Question

我在训练神经网络进行图像分类时遇到了问题。基于NN的表现，它似乎没有学习。

我基本上在encog-examples（ImageNeuralNetwork）中运行给定的程序来分类一组图像。以下是示例程序输出

Training set created
Added input image:./faces/at33_straight_neutral_open.png; identity: shadesNone
Added input image:./faces/night/night_up_happy_sunglasses_4.png; identity: shades
...<more files here>...
Added input image:./faces/cheyer/cheyer_up_neutral_open_4.png; identity: shadesNone
Downsampling images...
Created network: [BasicNetwork: Layers=3]
Training Beginning... Output patterns=2
Beginning training...
Iteration #1 Error:199.591952% elapsed time = 00:00:00 time left = 00:01:00
Iteration #2 Error:196.384178% elapsed time = 00:00:00 time left = 00:01:00
Iteration #3 Error:160.422574% elapsed time = 00:00:00 time left = 00:01:00
...
Iteration #16 Error:99.733657% elapsed time = 00:00:00 time left = 00:01:00
...
Iteration #202 Error:99.489796% elapsed time = 00:00:04 time left = 00:01:00
...
Iteration #203 Error:199.605091% elapsed time = 00:00:04 time left = 00:01:00

如您所见，NN从接近200％的误差振荡到接近100％的误差。首先，我甚至不确定是否可能出现100％以上的误差，更不用说200％了。

下面是我的输入文件，其中包含NN的命令和参数：

CreateTraining: width:16,height:15,type:Brightness
Input: image:./faces/at33_straight_neutral_open.png, identity:shadesNone
Input: image:./faces/night/night_up_happy_sunglasses_4.png, identity:shades
Input: image:./faces/choon/choon_up_angry_open_4.png, identity:shadesNone
Input: image:./faces/cheyer/cheyer_left_angry_sunglasses_4.png, identity:shades
<more files...>
Network: hidden1:10, hidden2:10
Train: Mode:console, Minutes:1, StrategyError:0.25, StrategyCycles:100 
Whatis: image:./faces/tammo/tammo_right_sad_sunglasses_4.png
<more files...>

我最初的猜测是实际图像或理想值没有正确地输入到NN，但我检查了输入（例如输出图像和我读过的理想值），它们都没问题。

现在我的预感是，某些目录（可能是java库或读取输入文件的位置）未正确设置。以下是我的Eclipse运行配置：

  Classpath Tab
    Bootstrap Entries
      JRE System Library [jre7]
    User Entries
        encog-examples (default classpath)
          encog-examples
          encog-core-3.2.0-SNAPSHOT.jar \encog-examples\lib

顺便说一下，我还不能正确运行Forest Cover示例（需要输入文件），而我可以运行Lunar Lander和XOR示例（不需要输入文件）。这加强了我的假设，即我的问题与目录有关。

非常感谢任何帮助。感谢。

Answer 1

忽略我上面的帖子，3.2.0工作正常。

我遇到了像 newind27 这样的问题，网络似乎没有学到任何东西，而且错误的变化正在疯狂。经过一番研究后，我发现有点讨厌白色太多的图片。

对我有用的解决方案是降低用于网络学习的图片的亮度。一种方法（在不破坏原始图像的过程中）使用带有BufferedImage的RescaleOp类。

其他可能（未经测试）的解决方案可能是在学习过程中改变正在被送到网络的图像的顺序。

Answer 2

似乎是3.2.0的bug，有同样的问题尝试用3.1.0训练网络，应该修复它

用于图像分类的Encog神经网络：训练

2 个答案: