MNIST 데이터 세트를 사용하는 CNN의 구조적 아이디어

Question

필자는 (MNIST 데이터 세트에서) 손으로 쓴 자릿수를 인식하기 위해 길쌈 신경 네트워크를 만들려고 노력하고 있으며, 회전 된 자릿수에 대해 어떤 구조가 좋은지 궁금하다. 더 많은 레이어 추가. 회전 된 MNIST 숫자를 인식하기위한 CNN을 작성하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? 나는 tensorflow와 함께 일하고있다. 고맙습니다.

Answer 1

표준 아키텍처를 사용할 수 있습니다 (예 : keras/mnist_cnn.py 참조). 회전 된 데이터에 대해 교육하십시오. keras 예에서

, 채널 마지막 형식, 당신은 할 수 :

x_train = np.rot90(x_train, k=1, axes=(1,2)) 

는 예를 들어, 입력 90의 degress를 회전 할 수 있습니다.