Wolfram Language

Réseaux neuronaux

Classification de chiffres

Utilisez la base de données MNIST de chiffres écrits à la main pour entraîner un réseau de convolution pour prédire le chiffre donné dans une image.

Tout d'abord obtenez les données de formation et de validation.

In[1]:=
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resource = ResourceObject["MNIST"]; trainingData = ResourceData[resource, "TrainingData"]; testData = ResourceData[resource, "TestData"];
In[2]:=
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RandomSample[trainingData, 5]
Out[2]=

Définissez un réseau neuronal de convolution qui prend des images en niveaux de gris 28 x 28 images comme entrée.

In[3]:=
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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]=

Entraînez le réseau pour quatre tours de formation.

In[4]:=
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lenet = NetTrain[lenet, trainingData, ValidationSet -> testData, MaxTrainingRounds -> 3];
Out[5]=

Évaluez le réseau formé directement sur les images échantillonnées au hasard dans l'ensemble de validation.

In[6]:=
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imgs = Keys @ RandomSample[testData, 5]; Thread[imgs -> lenet[imgs]]
Out[6]=

Exemples connexes

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