GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.1 (1)   Поиск:  
 Автор Тема: Трабл с распознаванием кириличных символов
makumazan84
Сообщений: 2
Трабл с распознаванием кириличных символов
Добавлено: 28 июл 06 2:26
Привет всем!
Я пишу прогу, которая проводит распознавание кириличных символов, но у меня есть трабл с работой сети (Юзаю сеть с одним скрытим слоем, учу методом обр распространения ошибки). Когда после обучения всего алфавита, я пробываю че-то распознать, на выходе получаю ВСЕГДА букву "Ю". (Поставил бы смайлик, если бы не убитые возле мона 3 дня в поисках проблемы).
Некоторые параметры сети.
Норма обучения (ака Learning Rate) 0.001 (Пробовал игратся со значением - безуспешно)
Архитектура 13-23-32 (13 признаков, 32 возможных варианта, число скрытых нейронов - среднее арифметическое)
Признаки нормированы в диапазон (0:1), в качестве признаков юзаются структурые, статистические признаки, всего 13 штук. (Признаки эффективные, ибо используя их я уже реализовал OCR, но без нейросетей).
Максимальная среднеквадратическая погрешность 0.01

Заранее спасибо
[Ответ][Цитата]
Victor G. Tsaregorodtsev
Сообщений: 3187
На: Трабл с распознаванием кириличных символов
Добавлено: 28 июл 06 8:46
>Максимальная среднеквадратическая погрешность 0.01

Это на самом "трудном" обучающем примере? Т.е. сетка всю обучающую выборку правильно классифицирует? И как это значение считалось - в ходе эпохи обучения или все-таки на отдельной эпохе тестирования сети?

Распознаются те же самые буквы, что были в обучающей выборке, или иные начертания (фонты,размеры, жирность) букв? Здесь в первом случае - баг в программе, во втором случае - скорее всего простая недостаточность объема обучающей выборки.

Учите пакетным (batch) режимом, а не попримерным обучением - т.к. скорее всего обучающая выборка действительно мала,

Тестируйте обучение и работу сети на других задачах из разряда стандартных тестовых (там, где известно, какую в среднем ошибку тестирования дают сетки того или иного размера).


--------------------------
нейронные сети, анализ данных, прогнозирование
[Ответ][Цитата]
 Стр.1 (1)