sklearn load_digits數據集中的圖像和數據之間的區別

Question

出於好奇，這更多的是一個問題。我在sklearn load_digits數據集中看到2個不同的2D數組 - 圖像和數據（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_digits.html），並想知道我是否可以將它們交替使用以進行訓練。我問，因爲我能夠用圖像而不是數據訓練神經網絡，並看到它收斂到大約0.5％的訓練錯誤和8％的驗證錯誤與80-20分裂。如果是這樣，兩者之間的特徵有什麼區別？

除了您可以使用圖像數據集進行可視化之外，文檔中沒有提及太多關於這兩者的內容。

Answer 1

考慮一下：

from sklearn.datasets import load_digits 
digits = load_digits() 

在功能項，有digits.data和digits.images之間沒有差異。兩者都包含一些8 * 8圖像的像素值。第一個是（1797，64）numpy.ndarray，而第二個是（1797,8,8）numpy.ndarray。唯一的區別是digits.images[i]是digits.data[i]的8 * 8重塑，它更適合可視化。