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私はMatlabをプロジェクトとして使用してヒンディー語の文字認識システムを開発しようとしています。パターン認識ニューラルネットワークの精度向上のための助けが必要
私のデータセットは、1文字のバイナリスケルトン画像の約15000サンプルで構成されています。これらの画像はそれぞれ30 * 30ピクセルです。例えば画像を添付する。この画像（900ピクセル値）はX（numOfSamples * 900サイズの変数にする）に格納され、YはnumOfSamples * numberOfClassesサイズのベクトルで、そのクラスには1、それ以外には0が格納されます。
訪問はスケルトン文字の画像を参照します、私は次のネットワーク上のネットワークがどのように見える
net=patternnet([500,250,125,65]);
を使用していますpostimg.org/image/lgxh2zq1f/
を
ネットワークを訪問するには：postimg.org/image/666qear15/
https://postimg.org/image/aij4rmsfd/：パフォーマンスプロットを表示するhttps://postimg.org/image/etb5woper/
訪問：私はネットワークを訓練した後
、
[net,tr]=train(net,X,Y);
、
訪問は、ROCプロットを表示するには現在、ROCプロットでは、約0.7で、曲線はトレーニングプロットでも曲がります。なぜ私は理解できません！
必要な精度を得ることができません。現在の精度は約70％であり、予想されるのは約90 +％です。
私はSVM、KNN、Ensembleなどの他のモデルでもほぼ同じ70％の結果を得ています。
私は機械学習のためにかなり新しいです、どんなsugessionsも認められるでしょう。
ありがとうございました
PS：悪いリンクを申し訳ありません！私は新しいユーザーですので、2つ以上のリンクを投稿することはできません。