Keras. Нейронные сети

@Олег2000про · Регистрация: 13.11.2015

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Я использую keras для обучения сверточной нейронной сети. Обучаю её распознавать цифры с набора mnist. Распознает в принципе нормально, но если сменить фон цифры с черного на какой то другой, перестает распознавать. Использую модель следующей архитектуры.

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(24,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Conv2D(64,(3,3),activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
 
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128,activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10,activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

Не подскажите как можно кастомизировать фон цифры? Что бы можно было распознать под любым фоном

@VTsaregorodtsev · 13.01.2019, 14:56

Локальная нормализация контраста применительно к входному изображению.
В Керас её нет (batch normalization - это совсем не то и не для этого).

Читать про неё - в публикациях ЛеКуна 2009-11гг (может, и позже - но не помню). Как минимум 3 статьи - как минимум по одной в каждом указанном году. Хватит любой из этих статей - там всё изложение нормализаций укладывается в один абзац.
Это не его изобретение - это просто собранный в одном месте краткий пересказ двух разных нормализаций, придуманных другими людьми в 2008 и ранее.
Тогдашние фантазии (например, о том, что ReLU ставится отдельным слоем после сигмоидной нелинейности) и лекуновские эксперименты (с постановкой локальной нормализации после свёрточного слоя - для реализации "соревновательности" выделяемых св.слоем признаков) - пропускайте мимо. Вам надо именно исходную картинку нормализовывать. Т.е. слой(слои) нормализации будет (будут) самыми первыми в нейросетке - до первого свёрточного.

@Олег2000про · 13.01.2019, 21:07 **[ТС]**

VTsaregorodtsev, спасибо.

@spyphy · 28.01.2019, 01:20

Расширить датасет, добавить разные варианты фона.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
моя боль iceja 24.01.2026 Выложила интерполяцию кубическими сплайнами www. iceja. net REST сервисы временно не работают, только через Web. Написала за 56 рабочих часов этот сайт с нуля. При помощи perplexity. ai PRO , при. . .	Модель сукцессии микоризы anaschu 24.01.2026 Решили писать научную статью с неким РОманом	http://iceja.net/ математические сервисы iceja 20.01.2026 Обновила свой сайт http:/ / iceja. net/ , приделала Fast Fourier Transform экстраполяцию сигналов. Однако предсказывает далеко не каждый сигнал (см ограничения http:/ / iceja. net/ fourier/ docs ). Также. . .	http://iceja.net/ сервер решения полиномов iceja 18.01.2026 Выкатила http:/ / iceja. net/ сервер решения полиномов (находит действительные корни полиномов методом Штурма). На сайте документация по API, но скажу прямо VPS слабенький и 200 000 полиномов. . .
Расчёт переходных процессов в цепи постоянного тока igorrr37 16.01.2026 / * Дана цепь(не выше 3-го порядка) постоянного тока с элементами R, L, C, k(ключ), U, E, J. Программа находит переходные токи и напряжения на элементах схемы классическим методом(1 и 2 з-ны. . .	Восстановить юзерскрипты Greasemonkey из бэкапа браузера damix 15.01.2026 Если восстановить из бэкапа профиль Firefox после переустановки винды, то список юзерскриптов в Greasemonkey будет пустым. Но восстановить их можно так. Для этого понадобится консольная утилита. . .	Сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .

@VTsaregorodtsev 2629 / 1641 / 266 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 4,356
	13.01.2019, 14:56
	Локальная нормализация контраста применительно к входному изображению. В Керас её нет (batch normalization - это совсем не то и не для этого). Читать про неё - в публикациях ЛеКуна 2009-11гг (может, и позже - но не помню). Как минимум 3 статьи - как минимум по одной в каждом указанном году. Хватит любой из этих статей - там всё изложение нормализаций укладывается в один абзац. Это не его изобретение - это просто собранный в одном месте краткий пересказ двух разных нормализаций, придуманных другими людьми в 2008 и ранее. Тогдашние фантазии (например, о том, что ReLU ставится отдельным слоем после сигмоидной нелинейности) и лекуновские эксперименты (с постановкой локальной нормализации после свёрточного слоя - для реализации "соревновательности" выделяемых св.слоем признаков) - пропускайте мимо. Вам надо именно исходную картинку нормализовывать. Т.е. слой(слои) нормализации будет (будут) самыми первыми в нейросетке - до первого свёрточного. 0

@Олег2000про -4 / 0 / 0 Регистрация: 13.11.2015 Сообщений: 488
	13.01.2019, 21:07 [ТС]
	VTsaregorodtsev, спасибо. 0

@spyphy 4 / 5 / 3 Регистрация: 03.11.2012 Сообщений: 173
	28.01.2019, 01:20
	Расширить датасет, добавить разные варианты фона. 0