在制作 cnn 时，您可以使用包含灰度图像的经典 mnist 数据集。我正在考虑将它们转换为简单的二进制图像，问题是我应该吗？文件大小会小得多，并且更容易从背景中确定文本。为什么mnist数据集是灰度化的而不是二值化的？在 cnn 中应用二值化图像时会产生积极或消极的影响吗？
灰度和二进制 mnist 数据集之间的区别
数据挖掘
张量流
数据集
美国有线电视新闻网
极简主义
图片
2022-02-21 14:04:51
1个回答
MNIST 不是一个有趣的数据集。您使用 MNIST 来学习如何在有趣的数据集上进行机器学习。因此...
如果您只是想弄清楚如何为图像分类问题编写 Keras 代码，请随意使用图像中白色与非白色空间的 0/1 编码。它可能会降低计算需求，因此您可以更快地学习，而不必在计算机运行时等待。
这在处理有趣的数据集时可能无效。例如，如果铅笔只是刻划了一个像素，则该稍暗的空间几乎不会像真正的黑色像素一样被认为是暗的，但您的特征提取会将它们视为相同的。当您使用更有趣的数据时，这可能会混淆您的模型。
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