MNISTデータセットを使用したCNNの構造的アイデア

Question

手書きの数字（MNISTデータセットから）を認識するために畳み込みニューラルネットワークを作成しようとしていますが、回転した数字の良い構造が何であろうと思っています。より多くのレイヤを追加する回転したMNIST数字を認識するためにCNNを構築する方法に関するアイデアはありますか？テンソルフローで作業しています。ありがとうございました。

Answer 1

たとえば、標準アーキテクチャを使用できます（keras/mnist_cnn.pyを参照）。 keras例で

、チャンネル最後のフォーマットのために、あなたが行うことができます：

x_train = np.rot90(x_train, k=1, axes=(1,2)) 

は、たとえば、あなたの入力90 degressを回転させます。