Classificação de dígitos
Use o banco de dados MNIST de dígitos escritos à mão para treinar uma rede convolucional para prever o dígito dado em uma imagem.
Primeiro obtenha os dados de treinamento e validação.
In[1]:=
resource = ResourceObject["MNIST"];
trainingData = ResourceData[resource, "TrainingData"];
testData = ResourceData[resource, "TestData"];In[2]:=
RandomSample[trainingData, 5]Out[2]=
Defina uma rede neural convolucional que considera imagens em tons de cinza 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]=
Treine a rede com três ciclos de treinamento.
In[4]:=
lenet = NetTrain[lenet, trainingData, ValidationSet -> testData,
MaxTrainingRounds -> 3];Out[5]=
Execute a rede treinada diretamente em imagens da amostra aleatória do conjunto de validação.
In[6]:=
imgs = Keys @ RandomSample[testData, 5];
Thread[imgs -> lenet[imgs]]Out[6]=
