論文の概要: Pruning Distorted Images in MNIST Handwritten Digits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14343v1
- Date: Fri, 26 May 2023 11:44:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 16:09:38.283749
- Title: Pruning Distorted Images in MNIST Handwritten Digits
- Title（参考訳）: MNIST手書きディジットにおける歪み画像のプルーニング
- Authors: Amarnath R, Vinay Kumar V
- Abstract要約: 手書き文字を認識できる2段階の深層学習手法を提案する。
最初の段階では、トレーニングセット内で歪んだ桁を識別する単純なニューラルネットワークを作成します。
第2段階では、これらの識別された画像をトレーニングデータセットから除外し、フィルタデータセットを使用してモデルを再トレーニングする。
実験の結果,提案手法の有効性を実証し,テストデータセットの精度を99.5%以上とした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recognizing handwritten digits is a challenging task primarily due to the
diversity of writing styles and the presence of noisy images. The widely used
MNIST dataset, which is commonly employed as a benchmark for this task,
includes distorted digits with irregular shapes, incomplete strokes, and
varying skew in both the training and testing datasets. Consequently, these
factors contribute to reduced accuracy in digit recognition. To overcome this
challenge, we propose a two-stage deep learning approach. In the first stage,
we create a simple neural network to identify distorted digits within the
training set. This model serves to detect and filter out such distorted and
ambiguous images. In the second stage, we exclude these identified images from
the training dataset and proceed to retrain the model using the filtered
dataset. This process aims to improve the classification accuracy and
confidence levels while mitigating issues of underfitting and overfitting. Our
experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach,
achieving an accuracy rate of over 99.5% on the testing dataset. This
significant improvement showcases the potential of our method in enhancing
digit classification accuracy. In our future work, we intend to explore the
scalability of this approach and investigate techniques to further enhance
accuracy by reducing the size of the training data.
- Abstract（参考訳）: 手書き文字の認識は、主に書体の多様性とノイズの多い画像の存在のために難しい課題である。
このタスクのベンチマークとして一般的に使用される広く使用されているMNISTデータセットには、不規則な形状、不完全なストローク、トレーニングとテストの両方のデータセットの様々な歪がある。
したがって、これらの要因はデジタル認識の精度を低下させる。
この課題を克服するために,我々は2段階のディープラーニングアプローチを提案する。
第1段階では、トレーニングセット内の歪んだ数字を識別するシンプルなニューラルネットワークを作成します。
このモデルは、歪んだ不明瞭な画像を検出し、フィルタリングするのに役立つ。
第2段階では、これらの識別された画像をトレーニングデータセットから除外し、フィルタデータセットを使用してモデルを再トレーニングする。
このプロセスは、過フィッティングと過剰フィッティングの問題を緩和しながら、分類精度と信頼性レベルを改善することを目的としている。
実験の結果,提案手法の有効性が示され,テストデータセットの精度は99.5%以上となった。
この大幅な改善は、桁分類精度を高める方法の可能性を示している。
今後の課題として,本手法のスケーラビリティについて検討し,トレーニングデータのサイズを小さくすることで精度の向上を図る。
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