1樓：天霸封神
確實有這個問題，tensorflow上的demo例子，訓練和測試都很好。但實際安裝到手機上執行時，效果很不理想。感覺有待優化。
2樓：腦洞太開
# 按照現有CNN識別方案很難做到100%, 沒有做位置矯正，不是基於筆畫學習，比如你寫個1在邊上，肯定識別不出來
# TensorFlow2例子基本上99%以上，幾分鐘model=tf
.keras
.models
.Sequential
()model
.add
(layers
.Conv2D(32
,(3,
3),activation
='relu'
,input_shape=(
28,28,
1)))
model
.add
(layers
.MaxPooling2D((2
,2)))model
.add
(layers
.Conv2D(64
,(3,
3),activation
='relu'
))model
.add
(layers
.Conv2D(64
,(3,
3),activation
='relu'
))# model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model
.add
(layers
.Flatten
())model
.add
(layers
.Dense(64
,activation
='relu'
))model
.add
(layers
.Dense(10
,activation
='softmax'
))model
.compile
(optimizer
='adam'
,loss
='sparse_categorical_crossentropy'
,metrics=[
'accuracy'
])model
.summary
()model
.fit
(train_images
,train_labels
,epochs=5
)# 99.5%
3樓：jerry
kaggle上有人達到100%，不過不知道是不是因為是99.999999...%進製來的還是真的是100%，但是我更傾向於沒人能達到100%。
因為我覺得人眼或許就標註資料的時候有可能也會有錯，不知道這種想法對不對。
Digit Recognizer | Kaggle排行榜感覺99%還是很容易的，用keras隨便寫了乙個cnn在CPU上跑了一會兒就99%了
自己手寫的資料跑得差，感覺應該還是模型在mnist上過擬合了。如果想做通用的手寫數字識別，我覺得可不可以增加更多的標準的數字來訓練。一方面更好的提取數字的特徵，一方面防止過擬合。
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