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저는 깊은 학습 과정을 위해 Tensorflow 및 Python을 사용하는 방법을 배우기 위해 MNIST 데이터 세트에서 작업 해 왔습니다.Tensorflow에서 MNIST 데이터 크기 조정
데이터를 내부적으로/외부에서 읽을 수 있으며 웹 사이트의 tensorflow 튜토리얼 덕분에 softmax 및 cnn에서 데이터를 학습 할 수 있습니다. 결국 softmax에서 %> 90, cnn에서 % 98, 정확도를 얻을 수있었습니다.
내 문제는 MNIST의 모든 이미지의 크기를 14x14로 조정하고 다시 훈련 시키며, 또한 모든 것을 (노이즈, 회전 등) 증가시키고 다시 훈련하기 위해서입니다. 마지막으로이 세 가지 다른 데이터 집합의 정확도를 비교할 수 있기를 바랍니다.
해결해 주시겠습니까? 모든 이미지의 크기를 조정하고 모델을 변경하는 방법
감사합니다.
from scipy.misc import imresize
img = imresize(yourimage, (14, 14))
을하지만 내 실제 조언은이 Kadenze 코스 "깊은 학습의 창조적 응용 프로그램"에서 살펴 보셔야입니다 : 이미지 크기를 조정하는