2016-11-07 129 views
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我目前正在研究一個試圖確定蘋果是否爛的小程序。爲了開始,我遵循了TensorFlow的MNIST教程,該教程將識別手寫數字。據我所知,MNIST包含6萬個左右的圖像來訓練我的神經網絡。如果我要訓練我的神經網絡來識別1或0,是否腐爛,如果蘋果爛了,我需要在csv中需要多少圖片來教它?如果我需要超過一千張圖片,是否有辦法通過Google的圖片抓取圖片以找到我需要的圖片?我需要多少圖片來訓練深度神經網絡

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這太寬了!答案依賴於你沒有提到的許多東西(架構,圖像特徵和其他東西),而且在理論上也很難回答(在實踐中進行了大量的實證測試)。但是:是的,你可能需要數千而不是數百(也可能是數千)。使用爬行圖像會受到標籤噪聲的影響,使用部分標籤數據或噪聲標籤的問題甚至比您的核心問題複雜得多。 – sascha

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我想說,如果您使用Google的Inception分類器作爲起點,那麼您可以在每個班級少於1000個圖片的情況下逃脫。你可以找到一個非常溫和的教程here