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trainf_ocr_class_mlp — Trainieren eines OCR-Klassifikators.
trainf_ocr_class_mlp( : : OCRHandle, TrainingFile, MaxIterations, WeightTolerance, ErrorTolerance : Error, ErrorLog)
trainf_ocr_class_mlp trainiert den OCR-Klassifikator OCRHandle mit den Trainingszeichen, die in den durch TrainingFile angegebenen OCR-Trainingsdateien enthalten sind. Die Trainingsdateien müssen zuvor, z.B. mit write_ocr_trainf, erzeugt worden sein.
Die restlichen Parameter haben dieselbe Bedeutung wie bei train_class_mlp und sind dort ausführlich beschrieben. Eine Regularisierung des OCR-Klassifikators und eine automatische Bestimmung der Regularisierungsparameter (siehe set_regularization_params_ocr_class_mlp) wird beim Training berücksichtigt. Weiterhin werden vor dem eigentlichen Training die Trainingsdaten für die Rückweisungsklasse erzeugt, falls eine Rückweisungsklasse mittels set_rejection_params_ocr_class_mlp spezifiziert wurde.
Es ist zu beachten, dass Trainingszeichen, die keine entsprechende Klasse im Klassifikator OCRHandle haben, verworfen werden.
Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:
Der Wert dieses Parameters darf nicht über mehrere Threads verwendet werden.Handle des OCR-Klassifikators.
Namen der Trainingsdateien.
Defaultwert: 'ocr.trf'
Dateiendung: .trf, .otr
Maximale Anzahl von Iterationen des Optimierungsverfahrens.
Defaultwert: 200
Wertevorschläge: 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220, 240, 260, 280, 300
Schwellwert für den Unterschied der Gewichte des MLP zwischen zwei Iterationen des Optimierungsverfahrens.
Defaultwert: 1.0
Wertevorschläge: 1.0, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001
Restriktion: WeightTolerance >= 1.0e-8
Schwellwert für den Unterschied des mittleren Fehlers des MLP auf den Trainingsdaten zwischen zwei Iterationen des Optimierungsverfahrens.
Defaultwert: 0.01
Wertevorschläge: 1.0, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001
Restriktion: ErrorTolerance >= 1.0e-8
Mittlerer Fehler des MLP auf den Trainingsdaten.
Mittlerer Fehler des MLP auf den Trainingsdaten pro Iteration des Optimierungsverfahrens.
* Train an OCR classifier
read_ocr_trainf_names ('ocr.trf', CharacterNames, CharacterCount)
create_ocr_class_mlp (8, 10, 'constant', 'default', CharacterNames, 80, \
'none', 81, 42, OCRHandle)
trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle, 'ocr.trf', 100, 1, 0.01, Error, ErrorLog)
write_ocr_class_mlp (OCRHandle, 'ocr.omc')
clear_ocr_class_mlp (OCRHandle)
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert trainf_ocr_class_mlp den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
Falls trainf_ocr_class_mlp den Fehler 9211 (Matrix ist nicht positiv definit) bei Preprocessing = 'canonical_variates' zurückliefert, bedeutet dies typischerweise, dass für die verschiedenen Klassen zu wenige Trainingsmuster gespeichert worden sind. Für diesen Fall ist es sinnvoll, Preprocessing auf 'normalization' zu setzen. Ansonsten ist es auch möglich, mehr Trainingsmuster hinzuzufügen.
create_ocr_class_mlp, write_ocr_trainf, append_ocr_trainf, write_ocr_trainf_image, set_regularization_params_ocr_class_mlp
do_ocr_single_class_mlp, do_ocr_multi_class_mlp, write_ocr_class_mlp
OCR/OCV
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