Download do mnist - Como treinar uma máquina para reconhecer dígitos manuscritos

O banco de dados MNIST é um conjunto de dados de imagem com dígitos manuscritos. Estes estão dispostos em uma grade de 28 pixels x 28 pixels. É usado para treinar modelos para o reconhecimento de dígitos manuscritos.

O MNIST foi criado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST). Vários dos bancos de dados do NIST foram misturados para formar este. Este banco de dados específico possui imagens para dígitos que variam de 0 a 9. Atualmente, este é o único banco de dados canônico oficial para dígitos manuscritos.

Possui um conjunto de treinamento de 60.000 imagens e um conjunto de testes de 10.000. Usando o banco de dados MNIST, você pode treinar sua máquina para reconhecer e classificar dígitos manuscritos.

Para carregar e trabalhar com os dados, você precisa usar a API KERAS. Ele permite carregar e visualizar facilmente as formas do conjunto de dados de treinamento e teste do MNIST. Você também tem a opção de imprimir os dados de treinamento e teste.

Uma das técnicas mais populares para o conjunto de dados é o máximo de pool. Outra técnica é centrada no centro da massa. Yann Lecun usa esse método para sua versão do banco de dados.

Você também pode usar redes neurais convolucionais para treinar seu modelo no conjunto de dados MNIST. Normalmente, você precisará usar duas camadas convolucionais com núcleos de 5 x 5 para cada um. A primeira camada aprenderá 16 recursos de baixo nível, que se alimentam da segunda camada. A segunda camada aprenderá 32 recursos de nível superior, que serão alimentados em uma camada oculta.