CNN（Tensorflow）用于分类虹膜数据集（多级）

Question

我已经看到了MNN数据的CNN的多个例子，其中每个记录是一个图像（以矩阵形式表示 - 比如说 - 28x28和一个颜色通道）。对于虹膜的简单分类 - 每个记录也是矩阵（1x4和无通道）

CNN是否适用于Iris数据集的分类

Answer 1

简而言之：不，它没有。

卷积网络利用空间关系，这意味着你的特征需要具有空间意义 - 我的特征应该与i + 1'相关，而不是与i + 2'相关，依此类推。这种关系可以是1D（如音频），2D（图像），3D等，但任意一组不相关的特征（如花瓣的长度和宽度，在虹膜数据集中表示）不符合这些规范。从技术上讲，没有问题 - 你可以在这些数据上运行CNN，但是你应该期待相当可怕的结果。