Según tengo entendido, su problema es un problema de clasificación de imágenes. Describiré tu problema:
entrada:
- Una imagen de 32x32x1 (alto x ancho x profundidad).
Ouput:
- ¿El evento IBM Watson vs. Jeopardy perjudicó los campos de aprendizaje automático e inteligencia humana?
- Modelos ocultos de Markov: ¿cómo se obtiene el siguiente valor observado pronosticado de un HMM?
- ¿Debo aprender el aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones de Android simultáneamente? En caso afirmativo, ¿a qué lenguaje (s) de programación debo recurrir?
- ¿Cómo puede Machine Learning ayudar a un desarrollador de Android?
- ¿Qué computadora necesito para trabajar en aprendizaje profundo y redes neuronales?
- Una salida de vector real dura 20.
- La suma de todos los elementos en el vector de salida será 1.
- El valor de cada elemento pertenece a [0,1] y representa las probabilidades de cada carácter (A, a, B, b…., Z, z, 0… 9,% ,:…).
Si esto es lo que quieres, quieres. Este es un problema popular, y hay muchos modelos que puede aplicar directamente a sus datos. Este github que contiene exactamente lo que quieres: aymericdamien / TensorFlow-Ejemplos Tienes que normalizar tu entrada (media cero y 1 varianza) antes de ponerla en el modelo. Y no olvide cambiar el número de salida a 20 en lugar de 10.
Espero que esto ayude.
