Matlab을 프로젝트로 사용하여 힌디어 언어 용 문자 인식 시스템을 개발하려고합니다.패턴 인식 신경망의 정확도를 높이는 데 도움이 필요합니다
내 데이터 세트는 약 15000 개의 샘플로 구성된 단일 문자의 이진 스켈레톤 이미지로 구성됩니다. 이 이미지는 각각 30 * 30 픽셀입니다. 예를 들어 이미지 첨부. 이 이미지 (900 픽셀 값)는 X (numOfSamples * 900 크기의 변수로 만들어 짐)에 저장되며, Y는 numOfSamples * numberOfClasses 크기의 벡터로 클래스에 1을, 다른 모든 것에 0을가집니다.
방문은 골격 화 문자의 이미지를 볼 수 있습니다 : 나는 다음과 같은 네트워크 위의 네트워크처럼 보인다
net=patternnet([500,250,125,65]);
을 사용하고 postimg.org/image/lgxh2zq1f/
을
네트워크를 방문하려면 : postimg.org/image/666qear15/
https://postimg.org/image/aij4rmsfd/: 성능 플롯을 볼 수 https://postimg.org/image/etb5woper/
방문 : 내가 네트워크를 훈련 후
,
[net,tr]=train(net,X,Y);
,
방문 ROC 플롯을 볼 수 있습니다 이제 ROC 플롯에서 0.7 정도에서 훈련 곡선에서도 곡선이 구부러집니다. 나는 그 이유를 이해할 수 없다!
필요한 정확도를 얻을 수 없습니다. 현재 정확도는 약 70 %이고 예상되는 것은 약 90 + %입니다.
나는 또한 SVM, KNN, Ensemble과 같은 다른 모델을 사용해 거의 비슷한 70 %의 결과를 얻었습니다.
저는 기계 학습을 처음 접해 보았습니다. 만족 스러울 것입니다.
감사합니다.
추 신 : 나쁜 링크에 죄송합니다. 나는 새로운 사용자이므로 2 개 이상의 링크를 게시 할 수 없습니다.