안녕하세요. CNN모델을 만든 이후에 레이어도 추가해보고 파라미터도 여러가지 시도해보다가 한계를 느껴서 이제 Letter 필드를 고려해서 모델을 만들어보려고 하고 있습니다.

저는 현재까지 두 가지를 시도해봤습니다.

1. 첫 번째 방법은 비슷한 Letter끼리 묶어서 훈련을 시키는 것이었습니다. 하지만 높은 accuracy를 얻기에는 샘플수가 너무 적은 것 같네요.

2. 두 번째 방법은 우선 모든 훈련 데이터를 사용해서 Letter별 평균 이미지를 구했습니다. 그리고 (훈련 이미지)에서 (Letter별 평균 이미지)를 뺀 이후에 모델을 훈련을 시켰습니다. 예를 들어 첫 번째 훈련 이미지가 'A'라면 (첫 번째 훈련 이미지) - (A의 평균 이미지)를 했습니다. 훈련 이미지를 보았을때 밝은 부분이 digit을 예측하는 힌트가 되는 것 같아서 최대한 Letter정보를 지워내는 것이 목적이었습니다.

혹시 다른 분들은 Letter 필드를 어떻게 사용하고 계신가요? 다양한 의견 나누어보면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.