转自--BP神经网络识别手写数字项目解析及代码--学习笔记

本文分享了一个基于神经网络的手写字符识别项目的实践经验,包括代码修正、数据预处理、模型训练及测试等过程,并针对训练效果提出疑问,邀请读者共同探讨。

最近开始学习神经网络,看了如下的一片文章。

文章作者:

huang_miao_xin

文章链接:

http://blog.youkuaiyun.com/huang_miao_xin/article/details/51364152

首先很感谢作者,提供的分享。写的很明白,也附有代码。

首先我给出可用的代码和数据

链接:https://pan.baidu.com/s/1jJfXtDc 密码:bler

代码中有一些错误,我进行了更正,现在可以运行。我更改了:

文件读取的路径

train程序中,图片读取后,进行缩放,以适应神经网络输入大小。

然后在测试程序中,增加了显示窗口,可以看出识别效果。

数据集

数据正如作者所说,选用EnglishFnt.tgz中的一些图片。用100个图片进行训练,30个图片预测。

识别结果





我的问题  欢迎大家一起学习、思考、交流

1、在训练时我只进行了20次训练,准确率就达到了0.7519。40次训练准确率有0.9926。并没有像作者所说的400次。当然我也没有试过那么的次,电脑要跑好久。

2、40次和60次的结果识别准确率几乎一样。是不是就说明已经训练好了。这里以后可以做优化,误差小于一个值时,停止训练。

3、增大训练次数会提高识别准确率,但为什么会增加识别时间?

4、该程序中图像经过缩放进行识别,如果放大,增加神经元个数,会不会能在相同的训练次数下,提高准确率?



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