小编Jos*_*yne的帖子

我是机器学习的新手，我一直在关注 Tensorflow 官方 MNIST 模型（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/mnist）。在训练模型 3 个时期并获得超过 98% 的准确率结果后，我决定用我自己的一些手写图像来测试数据集，这些图像与 MNIST 数据集中的图像非常接近：

    {'loss': 0.03686057, 'global_step': 2400, 'accuracy': 0.98729998}

手写 1，预测为 2：https : //storage.googleapis.com/imageexamples/example1.png

手写 4，预测为 5：https : //storage.googleapis.com/imageexamples/example4.png

手写 7，正确预测为 7：https : //storage.googleapis.com/imageexamples/example7.png

但是，正如您在下面看到的，预测大多是不正确的。任何人都可以分享一些关于为什么会这样的见解吗？如果您需要任何其他信息，请告诉我。谢谢！

[2 5 7]
Result for output key probabilities:
[[  1.47042423e-01   1.40417784e-01   2.80471593e-01   1.18162427e-02
    1.71029475e-02   1.15245730e-01   9.41787264e-04   1.71402004e-02
    2.61987478e-01   7.83374347e-03]
 [  3.70134876e-05   3.59491096e-03   1.70885725e-03   3.44008535e-01
    1.75098982e-02   6.24581575e-01   1.02930271e-05   3.97418407e-05
    7.59732258e-03   9.11886105e-04]
 [  7.62941269e-03   7.74145573e-02   1.42017215e-01   4.73754480e-03
    3.75231934e-06   7.16139004e-03   4.40478354e-04   7.60131121e-01
    4.09408152e-04   5.51677040e-05]]

这是我用来将 …