Mnist 픽셀 테두리

Question

저는 현재 tensorflow 및 mnist 코드로 게임하고 있습니다. Yann Lecun의 mnist 데이터 세트에는 픽셀의 중심을 계산하여 28x28 이미지의 가운데에 20x20 픽셀 이미지가 포함되어 있습니다. 결과는 결과 분석을 향상시키는 적어도 4 픽셀 경계를 갖는 것입니다. 내가 검색하고 mnist 많이 읽었지만 왜 4 픽셀을 사용했는지 찾을 수 없습니다. 5 픽셀 경계가있는 100x100 픽셀 이미지를 계산 중이지만 충분하지 않다고 생각하지 않습니다. 나는 경계 크기를 바꾸고 결과를 비교하려고 노력할 수 있었다. 그러나 이것은 나에게 오래 걸릴 것이다. 지식과 좋은 습관을 적용하는 것이 더 좋습니다. 그렇다면 최상의 테두리 크기를 정의하는 방법은 무엇입니까?

Answer 1

내 경험에 비추어 볼 때, MNIST 외부에서는 전혀 테두리를 사용하지 않습니다. 숫자가 아닌 이미지 내의 객체를 인식하려고한다면 전체 이미지를 제공해야합니다. 학습 과정을 돕기 위해 임의의 자르기 또는 다른 왜곡이있을 수 있습니다. 다른 작업의 모범 사례는 도메인에 따라 다르지만 일반적으로 모델에서 생산 과정에서 직면하게 될 가능성이있는 입력에 대한 상식적 인 직관에서 비롯됩니다.