我正在处理以下 leetcode 问题：

给定'1'（陆地）和'0'（水）的二维网格图，计算岛屿的数量。岛屿四面环水，由相邻陆地水平或垂直连接而成。您可以假设网格的所有四个边缘都被水包围。

示例 1：

输入：11110 11010 11000 00000

输出：1

示例 2：

输入：11000 11000 00100 00011

输出：3

并写了以下明确的解决方案：

from collections import OrderedDict

class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        if len(grid) == 0:
            return 0

        land = ones(grid)
        parcels = len(land)
        islands = 0

        while parcels > 0:

            unexplored = []
            start = land.popitem()[0]
            parcels = parcels - 1

            print(start)

            up = (start[0] + 1, start[1])
            down = (start[0] - 1, start[1])
            left = (start[0], start[1] - 1)
            right = (start[0], start[1] + 1)

            if up in land:
                unexplored.append(up)
                del land[up]
            if down in land:
                unexplored.append(down)
                del land[down]
            if left in land:
                unexplored.append(left)
                del land[left]
            if right in land:
                unexplored.append(right)
                del land[right]

            while len(unexplored) > 0:

                start = unexplored.pop()
                parcels = parcels - 1

                up = (start[0] + 1, start[1])
                down = (start[0] - 1, start[1])
                left = (start[0], start[1] - 1)
                right = (start[0], start[1] + 1)

                if up in land:
                    unexplored.append(up)
                    del land[up]
                if down in land:
                    unexplored.append(down)
                    del land[down]
                if left in land:
                    unexplored.append(left)
                    del land[left]
                if right in land:
                    unexplored.append(right)
                    del land[right]

            islands += 1

        return islands

def ones(grid):
    ones = OrderedDict()
    height = len(grid)
    width = len(grid[0])

    for i in range(0,height):
        for j in range(0,width):
            if grid[i][j] == "1":
                ones[(i,j)] = 1

    return ones

但是，我的直觉告诉我，在 1 和 0 的网格中找到岛屿的数量应该是一个很好的机器学习问题，与图像检测相关。

因此，我编写了以下代码来生成测试用例：

from random import randint

def make_grid():

    width = 30
    height = 30
    grid = []

    for i in range(0,height):
        row = []
        for j in range(0,width):
            if randint(0,1) == 0:
                row.append("0")
            else:
                row.append("1")
        grid.append(row)

    return grid

然后，我生成了 60,000 个案例，并使用我的显式解决方案对它们进行了评分。我将它们分成 50,000 个训练用例和 10,000 个测试用例。

然后，我尝试将训练案例输入到 Keras 网络中，该网络每层 64 个节点，使用 relu 深 10 层，最后使用 softmax 激活函数。我对模型进行了 250 次迭代训练。

我在识别火车和测试用例的“图像”中的岛屿数量方面得到了低准确度的统计数据。

然后我尝试使用两个卷积层将它们输入 Keras 网络，第一个 2x2 和第二个 4x4，每个有 64 个节点，然后是 2 个密集层，每层有 64 个节点。我对模型进行了 3 次迭代训练。

在预测火车和测试用例的“图像”中的岛屿数量时，我得到了低准确度的统计数据。

这只是神经网络的一个坏问题吗？我是否使用了错误的网络？我的网络是否太小？我需要做更多的测试用例吗？

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