python - 使用 Python OpenCV 实现手写识别的 ANN

Question

50 个字母中的每一个有 350 个样本。神经网络有 3 层。输入层 400（20*20 图像），隐藏层 200 和输出层 50。我使用的训练参数是：

max_steps = 1000
max_err = 0.000001

condition = cv2.TERM_CRITERIA_COUNT | cv2.TERM_CRITERIA_EPS

criteria = (condition, max_steps, max_err)

train_params = dict(term_crit = criteria, 
              train_method = cv2.ANN_MLP_TRAIN_PARAMS_BACKPROP, 
              bp_dw_scale = 0.1, 
              bp_moment_scale = 0.1)

在这种情况下，我可以使用哪些最佳值？

Answer 1

我担心您将不得不通过反复试验手动选择它们。

这些值取决于很多因素，据我所知，没有公式可以计算它们。当我开始训练一个新的 ANN 时，我只是一遍又一遍地运行它，每次都会稍微改变这些参数。