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# 實習日記10/31~11/4
[TOC]

1. 使用CNN進行MNIST的手寫數字辨識
- Mnist 資料集是一個廣為人知的手寫數字資料集
- 使用 one hot encoding 來標注 0 到 9。
- 好處是可以處理非連續型的資料、壞處為當我們要採用的特徵數量太多時會白白浪費許多記憶體
- 訓練成果：
- Confusion_Matrix
可以看到各個數字有多少數字被誤判成其他數字
- 查看最多被誤判的數字
- 參考資料
- https://www.youtube.com/watch?v=vWiocmyrdoc
- https://clay-atlas.com/blog/2019/09/28/%E4%BD%BF%E7%94%A8-cnn-%E9%80%B2%E8%A1%8C-mnist-%E7%9A%84%E6%89%8B%E5%AF%AB%E6%95%B8%E5%AD%97%E8%BE%A8%E8%AD%98-by-keras-%E5%AF%A6%E6%88%B0%E7%AF%87/
- https://brohrer.mcknote.com/zh-Hant/how_machine_learning_works/how_convolutional_neural_networks_work.html
- https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10250572
- https://alankrantas.medium.com/%E5%AF%A6%E4%BD%9C-mnist-%E6%89%8B%E5%AF%AB%E6%95%B8%E5%AD%97%E5%8D%B3%E6%99%82%E5%A4%9A%E9%87%8D%E8%BE%A8%E8%AD%98-%E4%BD%BF%E7%94%A8-opencv-%E8%88%87-tensorflow-lite-%E5%8F%AF%E5%9C%A8%E9%9B%BB%E8%85%A6%E8%88%87%E6%A8%B9%E8%8E%93%E6%B4%BE%E9%81%8B%E8%A1%8C-%E4%B8%A6%E7%94%A8-autokeras-%E8%B6%85%E8%BC%95%E9%AC%86%E5%BB%BA%E7%AB%8B-cnn-%E6%A8%A1%E5%9E%8B-4a82b55af6e0
- https://www.youtube.com/watch?v=vWiocmyrdoc
2. CNN研究
3. ocr
4. 本來打算要用windows去跑工研院course1的檔案，但教學資料裡面用的很多指令都是linux的指令，所以練習起來相當麻煩，最後是使用colab去練習，但檔案上傳了，colab卻吃不到檔案。(Still working on it)

5. Programing pytorch for deep learning

6. Recall and Precision 研究