mnist 데이터 다운로드

바이트 형식에서 NumPy 배열로 MNIST 데이터 집합을 로드하는 유틸리티 함수입니다. 여기서는 데이터 집합을 반복하여 무한한 예제 스트림을 만들고, 섞고, 32의 일괄 처리를 만듭니다. MNIST 데이터 집합은 이미지 분류에 사용되는 가장 일반적인 데이터 집합 중 하나이며 다양한 소스에서 액세스할 수 있습니다. 사실, 텐서플로우와 케라스조차도 MNIST 데이터 세트를 API에서 직접 가져오고 다운로드할 수 있습니다. 따라서 Keras API에서 텐서 플로우 및 MNIST 데이터 집합을 가져오는 다음 두 줄로 시작합니다. mnist를 사용하면 MNIST 파일을 쉽게 다운로드하고 구문 분석할 수 있습니다. 생성 후 빌더에는 데이터 집합에 대한 유용한 정보가 포함되어 있습니다: TensorFlow 데이터 집합은 TensorFlow에서 사용할 준비가 된 데이터 집합컬렉션을 제공합니다. 데이터를 다운로드 및 준비하고 tf.dataset을 생성합니다. tf.dataset 개체가 있으면 tf.data API를 사용하여 모델 학습에 적합한 입력 파이프라인의 나머지 부분을 정의하는 것이 간단합니다. 이 교육 집합 및 테스트 집합을 통해 많은 메서드를 테스트했습니다. 다음은 몇 가지 예입니다. 방법에 대한 자세한 내용은 향후 논문에 제공됩니다. 이러한 실험 중 일부는 입력 이미지가 왜곡된 데이터베이스 버전을 사용했습니다(수직에 가장 가까운 셰이프의 주 축을 계산하고 선을 이동하여 수직으로 만들수 있음).

다른 실험에서는 원래 학습 샘플의 인위적으로 왜곡된 버전으로 학습 세트를 보강했습니다. 왜곡은 교대, 배율 조정, 기울이기 및 압축의 임의의 조합입니다. [1] MNIST 데이터베이스에 https://www.katacoda.com/basiafusinska/courses/tensorflow-getting-started/tensorflow-mnist-beginner KataKoda에는 미국 인구 조사국 직원과 미국 고등학생으로부터 가져온 60,000개의 교육 이미지와 10,000개의 테스트 이미지가 포함되어 있습니다[4]. 따라서 두 번째 줄에서는 이 두 그룹을 기차와 테스트로 분리하고 레이블과 이미지를 분리했습니다. x_train 및 x_test 부품에는 그레이스케일 RGB 코드(0~255)가 포함되어 있으며 y_train 및 y_test 부품에는 실제로 있는 숫자를 나타내는 0에서 9까지의 레이블이 포함되어 있습니다. 이 숫자를 시각화하기 위해 matplotlib에서 도움을 받을 수 있습니다. 데이터 집합을 로드할 때 표준 기본 버전이 사용됩니다. 그러나 사용할 데이터 집합의 주요 버전을 지정하고 결과에 사용된 데이터 집합의 버전을 보급하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 데이터 집합 버전 조정에 대한 설명서를 참조하십시오. 열차 파일을 자동으로 다운로드하고 데이터 집합의 첫 번째 이미지를 표시하려면 이미지 분류 데이터 집합의 경우 tfds.show_examples 사용하여 몇 가지 예제를 표시할 수 있습니다. 전처리 및 서식 지정에 최소한의 노력을 지출하면서 실제 데이터에 대한 기술 및 패턴 인식 방법을 학습하려는 사람들에게 좋은 데이터베이스입니다. 최적화 프로그램, 손실 함수, 메트릭 및 에보를 실험할 수 있습니다.

그러나, 나는 아담 최적화 는 일반적으로 다른 최적화 를 수행 아웃 이라고 말할 수 있습니다. 실제로 다중 클래스 분류에 대한 손실 함수를 변경할 수 있는지 확실하지 않습니다. 아래의 실험과 코멘트를 주시기 바랍니다. 에포크 숫자는 약간 작게 보일 수 있습니다. 그러나 98~99%의 테스트 정확도에 도달합니다. MNIST 데이터 집합에는 강력한 컴퓨팅 성능이 필요하지 않으므로 획기적인 숫자로도 쉽게 실험할 수 있습니다. (60000, 28, 28)를 얻을 것이다. 60000은 기차 데이터 집합의 이미지 수를 나타내고 (28, 28)는 이미지의 크기를 나타냅니다: 28 x 28 픽셀. MNIST 데이터베이스는 필기 숫자의 데이터 집합입니다. 60,000개의 교육 샘플과 10,000개의 테스트 샘플이 있습니다.