결과, 정확도 결과 덤프 화면은 아래 그림과 같습니다. *정확도 기본 학습 데이터 Accuracy:0.9758616 역전파 Accuracy:0.97534880086174 오차 역전파 Accuracy:0.9118631680482993 CNN Accuracy:0.41925920819255125 문제점 같은 이미지로 비교한 결과 여러가지 문제점들이 발견되었습니다. 다른 학습 방법들의 예측결과를 비교한 결과 기본학습데이터의 정확도가 가장 높았습니다. 그리고 가장 높은 정확도를 가질 것이라고 예상했던 CNN이 가장 낮게 나왔습니다. 문제 파악을 위해 입력데이터에 다른 이미지를 사용해봤는데 CNN을 제외한 나머지는 숫자를 얼마나 정확하게 그리는지에 따라서 정확도의 편차가 큰 것을 확인 할 수 있었고 CNN은 정답도..

OpenCV로 결과 나타내기 직접 그린 손 글씨를 어떤 숫자로 인식했고 어느 정도의 정확도가 나왔는지 확인하기 위해 openCV를 사용해 결과를 출력했습니다. dst[:,:] = 0 #지우기 b,g,r,a = 0,255,0,0 cv2.putText(dst, text1, (0,15), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (b,g,r), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(dst, text2, (160,360), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 10, (b,g,r), 3, cv2.LINE_AA) ## 정답그리기 cv2.imshow('dst', dst) Colored by Color Scripter CV창에는 이미 손 글씨가 그려져 있는 상태이기 때문에 CV창을..