Clasificación de dígitos

Utilice la base de datos MNIST de dígitos de escritura a mano para entrenar una red de convolución para predecir el dígito dado en una imagen.

Primero obtenga los datos de entrenamiento y validación.

In[1]:=

resource = ResourceObject["MNIST"]; trainingData = ResourceData[resource, "TrainingData"]; testData = ResourceData[resource, "TestData"];

In[2]:=

RandomSample[trainingData, 5]

Out[2]=

Defina una red neuronal de convolución que tome imágenes en escala de grises 28x28 como entrada.

In[3]:=

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]=

Entrene la red para cuatro rondas de formación.

In[4]:=

lenet = NetTrain[lenet, trainingData, ValidationSet -> testData, MaxTrainingRounds -> 3];

Out[5]=

Evalúe la red entrenada directamente en imágenes muestreadas de forma aleatoria desde el conjunto de validación.

In[6]:=

imgs = Keys @ RandomSample[testData, 5]; Thread[imgs -> lenet[imgs]]

Out[6]=