神经网络OCR - 使用概率来确定触摸符号？

Question

现在我使用一些神经网络进行OCR，它会产生输出符号和一些概率。另外我有算法来分割触摸字符。

我希望用概率来决定何时应用拆分。 但现在我不能这样做，因为我的网络有时会提供接触字符的概率高于普通字符的概率。

而且我不明白发生了什么事，甚至分裂之后 - 有时正常符号可以被分成两个另一个符号既可以以更高的概率初始符号识别。

所以我需要决定做什么。问题是 神经网络至少在理论上可以为这种意义上的OCR提供可靠的概率吗？ 如果可能的话，我应该怎么做？我应该尝试处理当前输出还是训练更多网络或选择另一个网络？

任何形式的帮助或建议将不胜感激

Answer 1

你的做法是很好的，最终应该工作给予足够的训练数据和给您从预处理，分割，删除训练不够臭虫等

确保您在训练集（在训练之前）分割完全一样的方式，当您测试他们时分裂数字。

但是请注意，机器学习产生一定的精度范围内是正确的算法，所以你总能找到失败的实例。问题在于您的总体测试性能（例如％正确的数字）有多好，以及如何将其提高到您的应用程序所需的水平。

问题是神经网络至少在理论上是否可以为这种意义上的OCR提供可靠的 ？

是

如果可能的话那么我应该尝试做？我应该尝试 处理当前输出还是训练网络更多或选择另一个 网络？

上述所有的，直到它的作品！培训规模是关键因素之一，随着培训规模的增长，您可以增加网络以提高准确性。