Author : ChunHo,Lin (1chooo)

Created time: 2022/06/22

It is the final project of the course: CE3005-B in NCU which name of the course is "Algorithmics".

The main goal of this project is to detect the hand writing numbers with the deep learning, CNN.

conda --version: 4.12.0

$ conda create --name algML python=3.7
$ conda install tensorflow=1.15.0
$ conda install keras=2.3.1
$ conda install matplotlib

You guys can also check more details about the virtual environment in the requirements.txt and env.yml

這個專案是我的第一次接觸機器學習的範疇，不得不說對我而言挑戰滿大的，首先的是，要搞清楚四種投影片的內容，不得不說在聽的時候是很傾珮的，還有種原來程式，這樣寫竟然可以做到那麼多事，因為當初的我以為判斷手寫辨識需要非常多程式碼，沒想到是要透過一層層的關係來讓機器回應我們希望他做的事。接著就照自己的吸收狀況來挑選想要使用的演算法，而我挑的是 CNN。

在開始製作時馬上就遇到超級大的瓶頸——讀檔，從來沒有讀過這種一層層架構的檔案，當時真的滿緊張的，畢竟剩下時間不多，對機器學習又有如個新手一般，馬上查了很多文章，還是無法，最後真的好在助教的幫助，在我凌晨還丟問題的時候細心回覆我，才得以讓我繼續向前做這份專案，我想也正是如此才得以在心得上侃侃而談吧～就此我正實做時，發現大多投影上的程式碼，都不太需要做更改，因為我發現改了太多，反而會跟原先演算法設計好的架構越走越遠，於是我在一連串的拼拼湊湊後發現了一個地方，只要花時間精准度就會提高的方法，那就更改以下這個變數宣告裡的epochs的次數

精准度也從原先的96廷升到98，不過”val_loss”會大幅提升，因此我也試了把”epochs”的次數調降到比原先高但不會到500的數:200，果然，精准度只降低了一點點，”val_loss”更是大幅度地降低，

不過我想這中間肯定不是只改改這個參數這麼簡單，畢竟 CNN 是層層相依的，不過說實話以我現階段的知識，實在是太脆弱了，不過我相信以這次專案，對我而言機器學習的入門磚，我未來一定可以把這個專案玩得更出色，真的非常慶幸能有這次的體會。

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