【发布时间】：2017-03-20 08:12:26
【问题描述】：
我目前正在开发一个小程序，试图确定苹果是否腐烂。首先，我遵循了 TensorFlow 的 MNIST 教程，该教程可以识别手写数字。据我所知，MNIST 包含 60,000 张左右的图像来训练我的神经网络。如果我要训练我的神经网络来识别 1 或 0，腐烂与否，如果苹果腐烂与否，我需要在 csv 中教它多少张图像？如果我需要超过一千张图片，有没有一种方法可以让我从 google 抓取图片以找到我需要的内容？
【问题讨论】：
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这太宽泛了！答案非常依赖于很多你没有提到的东西（架构、图像特征和其他东西），而且在一般理论方面也很难回答（实践中的大量经验测试）。但是是的：您可能需要数千而不是数百（可能还有数千）。并且使用抓取的图像会受到标签噪声的影响，使用部分标记的数据或噪声标签的问题甚至比您的核心问题复杂得多。
标签： machine-learning web-crawler tensorflow image-recognition