Question

我需要使用反向传播算法对图像进行分类。为此，我选择了 Accord.Net 框架。我有几个 5x7 图片的数据集，代表字母和数字。数据写入 CSV 文件，每行包含：

图像类型的 4 位数字（1,0,0,0 或 0,0,1,0 等）
图像数据的 35 位数字（例如，0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0 ,1,1,0,1,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,0,1)

所以，首先，在收到这些数据后，我建立了我的神经网络：

ActivationNetwork network = new ActivationNetwork(new SigmoidFunction(), 35, 100, 100, 4);

BackPropagationLearning learner = new BackPropagationLearning(network)
{
   LearningRate = 0.05
};
new GaussianWeights(network, 0.1).Randomize();

在那之后，我将训练我的网络：

int epochsCount = 500;

for (int i = 0; i < epochsCount; i++)
{
   double error = learner.RunEpoch();
}

我是 ML 的新手，对 Accord.Net 框架有点了解。方法 RunEpoch() 接受 2 个参数：double[][] 和 double[][]。我不明白我应该如何组织数据以及应该将哪些数据传递给 RunEpoch 方法。你能建议我吗？我是否在 .csv 文件中正确组织了数据？

Accord.Net：我应该将哪些数据传递给 RunEpoch() 方法？

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