Pytorch Note38 RNN 做图像分类_对于一张手写字体的图片,其大小是 28 * 28,我们可以将其看做是一个长为 28 的序列

Pytorch Note38 RNN 做图像分类

图片分类

RNN 特别适合做序列类型的数据，那么 RNN 能不能想 CNN 一样用来做图像分类呢？下面我们用 mnist 手写字体的例子来展示一下如何用 RNN 做图像分类，但是这种方法并不是主流，这里我们只是作为举例。

首先需要将图片数据转化为一个序列数据，MINST手写数字图片的大小是28x28，那么可以将每张图片看作是长为28的序列，序列中的每个元素的特征维度是28，这样就将图片变成了一个序列。同时考虑循环神经网络的记忆性，所以图片从左往右输入网络的时候，网络可以记忆住前面观察东西，然后与后面部分结合得到最后预测数字的输出结果，理论上是行得通的。

对于一张手写字体的图片，其大小是 28 * 28，我们可以将其看做是一个长为 28 的序列，每个序列的特征都是 28，也就是

这样我们解决了输入序列的问题，对于输出序列怎么办呢？其实非常简单，虽然我们的输出是一个序列，但是我们只需要保留其中一个作为输出结果就可以了，这样的话肯定保留最后一个结果是最好的，因为最后一个结果有前面所有序列的信息，就像下面这样