TensorFlowによる日本語のかな/漢字の手書きデータの認識について, これまで何回かに分けて検討してきた. そして, ある程度の認識性能を実現できることも確認できた. 日本語のかな/漢字の認識については, 今回でいったん最後にしようと思うが, 最後に学習データを大幅に増やし, 学習データを増やすことがどの程度認識性能に影響するかを試してみた. 1. 特徴量とモデル構造 方式構成参照URL 画像・同一座標点の除去 ・変化点の抽出 ・文字の重心を求め, 重心が文字中央になるようように文字データを拡大/縮小変換 ・28×28dotのグレー画像化[1] ・モデル構造 1.畳み込み層(3×3) 2.プーリング層(2×2) 3.畳み込み層(3×3) 4.プーリング層(2×2) 5.全結合層 6.Softmax Regression層[2][3] 筆点列・同一座標点の除去 ・変化点の抽出 ・文字の
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