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現在、リンゴが腐っているかどうかを判断しようとしている小さなプログラムに取り組んでいます。これを始めるために、私はTensorFlowの手書き数字を識別するMNISTチュートリアルに従った。私が聞いたことから、MNISTには、60,000程度の画像があり、私の神経ネットワークを鍛えています。私の神経ネットワークを訓練して、腐っているかどうか、腐っているかどうか、腐っているかどうか、csvで何枚の画像を教えておく必要がありますか？何千もの画像が必要な場合は、必要なものを見つけるためにGoogleの画像をクロールできる方法はありますか？ディープニューラルネットワークの訓練に必要な画像数
これは広すぎます！答えはあなたが言及しなかった多くのもの（アーキテクチャ、イメージ特性など）に大きく依存しており、一般的には理論的には答えにくい（実際には多くの実験的なテスト）。しかし、はい：あなたはおそらく数千（おそらく数千人）の代わりに何千人も必要になるでしょう。また、クロールされた画像を使用すると、ラベルノイズが発生し、部分的にラベル付けされたデータやノイズの多いラベルを使用するという問題は、コアの問題よりはるかに複雑です。 – sascha