Zeichne eine Ziffer (0–9)
So sieht es das Netz
(28 × 28): Bounding-Box → 20 × 20 → per Masseschwerpunkt zentriert
(28 × 28): Bounding-Box → 20 × 20 → per Masseschwerpunkt zentriert
Tipp: groß und mittig zeichnen, dann liest das Netz am besten.
Falsch gelesen? Wähl die richtige Ziffer, das Netz lernt
nach:
Training · live
0 %
Epoche
0/18
Loss (Cross-Entropy)
–
Validierung
–
Loss
Val-Genauigkeit
Genauigkeit: – auf 400 ungesehenen Beispielen
Blick ins Netz
Jede Kachel zeigt, worauf eines der 64 Neuronen der ersten Schicht anspringt: helle Pixel verstärken, blaue hemmen. Während des Trainings formen sich daraus Strich- und Bogen-Detektoren — hier live zu sehen.
So funktioniert’s
- Beim Laden erzeugt die Seite 3.200 Trainings- und 400 Validierungsbilder: Ziffern in Systemschriften, jede gedreht, geschert, skaliert, verschoben und verrauscht. Kein Download, kein MNIST, und die erste Epoche startet erst, wenn alle Beispiele da sind.
- Ein Mehrschicht-Perzeptron (784 → 64 → 10) lernt per Mini-Batch-SGD mit Cross-Entropy und Xavier-Initialisierung. Jede Zahl oben ist echt, nichts ist vorberechnet.
- Vorverarbeitung wie bei MNIST: Bounding-Box, 20 × 20, Schwerpunkt-Zentrierung
- Liegt das Netz daneben, korrigierst du per Klick. Deine Zeichnung wandert mit neun augmentierten Kopien in die Trainingsdaten, danach macht das Netz 26 zusätzliche Lernschritte (in der Kurve sichtbar).