#AI挑战营第一站#pytorch训练MNIST数据集 (补充测试集的准确率结果）

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如在之前（https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1279506-1-1.html）所述，采用了自建模型来进行训练。

如果是模型1：

 

运行结果

 

使用模型2，在卷积层间中插入丢弃，虽然会降低精度，但性能应该有所提升

 

训练结果

 

可以看到精度是下降了，训练时间也加长了。

 

在验证集上的正确率达到90%以上是否真的意味着可以到实际中使用了呢？

带着这个疑问，我在网上搜集了手写数字286个，然后人工分类，应用模型推理。

如果出现错误则记录。

发现使用模型1训练结果进行推理，对手写数字的识别正确率不到60%，具体如下：

 

主要错误集中在把各种数字都识别为7，总错误118，误识别为7的有57个，占到48.3%。但误识别为8或者6的一个都没有。

 

使用模型2训练结果进行推理，结果如下：

 

正确率居然还在结果1之上。

误识别为7的数字仍然是最多的，有34个，占总数35.4%，具体如下：

 

 

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