Clasificación de dígitos
Utilice la base de datos MNIST de dígitos de escritura a mano para entrenar una red de convolución para predecir el dígito dado en una imagen.
Primero obtenga los datos de entrenamiento y validación.
In[1]:=
resource = ResourceObject["MNIST"];
trainingData = ResourceData[resource, "TrainingData"];
testData = ResourceData[resource, "TestData"];In[2]:=
RandomSample[trainingData, 5]Out[2]=
Defina una red neuronal de convolución que tome imágenes en escala de grises 28x28 como entrada.
In[3]:=
lenet = NetChain[
{ConvolutionLayer[20, 5], Ramp, PoolingLayer[2, 2],
ConvolutionLayer[50, 5], Ramp, PoolingLayer[2, 2], FlattenLayer[],
500, Ramp, 10, SoftmaxLayer[]},
"Output" -> NetDecoder[{"Class", Range[0, 9]}],
"Input" -> NetEncoder[{"Image", {28, 28}, "Grayscale"}]
]Out[3]=
Entrene la red para cuatro rondas de formación.
In[4]:=
lenet = NetTrain[lenet, trainingData, ValidationSet -> testData,
MaxTrainingRounds -> 3];Out[5]=
Evalúe la red entrenada directamente en imágenes muestreadas de forma aleatoria desde el conjunto de validación.
In[6]:=
imgs = Keys @ RandomSample[testData, 5];
Thread[imgs -> lenet[imgs]]Out[6]=
