The MNIST dataset consists of handwritten digit images and it is divided in 60,000 examples
for the training set and 10,000 examples for testing. In many papers as well as in this tutorial,
the official training set of 60,000 is divided into an actual training set of 50,000 examples and
10,000 validation examples (for selecting hyper-parameters like learning rate and size of the
model). All digit images have been size-normalized and centered in a fixed size image of 28 x
28 pixels. In the original dataset each pixel of the image is represented by a value between 0
and 255, where 0 is black, 255 is white and anything in between is a different shade of grey.
ข้อมูล mnist ประกอบด้วยลายมือเขียนตัวเลขภาพและมันแบ่งเป็น 60 , 000 ตัวอย่าง
สำหรับชุดฝึก และ 10 , 000 ตัวอย่างสำหรับการทดสอบ ในเอกสารมากมาย เช่นเดียวกับในกวดวิชานี้ ,
การฝึกอบรมอย่างเป็นทางการของ 60 , 000 ชุด แบ่งเป็นชุดฝึกจริง 50 , 000 ตัวอย่างและตรวจสอบตัวอย่าง (
10000 สำหรับการเลือกพารามิเตอร์ไฮเปอร์ ชอบเรียนเท่ากัน และขนาดของ
นางแบบ )ภาพหลักทั้งหมดมีขนาดมาตรฐาน และเป็นศูนย์กลางในการแก้ไขขนาดภาพ 28 x
28 พิกเซล ในข้อมูลต้นฉบับแต่ละพิกเซลของภาพจะแสดงเป็นค่าระหว่าง 0 และ 255
ที่ 0 เป็นสีดำ , สีขาวและสิ่งที่อยู่ระหว่างเฉดที่แตกต่างของสีเทา
การแปล กรุณารอสักครู่..