预测给定图像中的数字（0到1）

我对机器学习和神经网络完全是初学者。目前我在做一个项目，项目中我有很多图片存储在MongoDB数据库中。每张图片都有一个从0到1的数字。例如，“图片1”的数字是0.71。

我想根据数据库来训练我的模型。项目的主要目标是，在模型完成训练后，给定一张图片，模型能够返回（预测）一个从0到1的数字。经过一些研究和询问了一些人后，我了解到一些对项目有用的库：TensorFlow和Keras。有些人告诉我这是不可能的，但我不是很确定，所以我来这里询问。

所以我的问题是：这是可能的吗？如果可以，我该如何实现？您推荐使用哪些特定的工具？如果您为我的项目指定了一种方法，我需要以某种形式导出我的MongoDB数据库吗？因为我是初学者，也许您认为有一些教程可以帮助我？

如果这个问题有点太笼统了，或者有任何误解，请评论，我会尽力回答。提前感谢！

回答：

你想做的事情完全是可行的，这种类型的项目被称为回归，由于你使用的是图像数据，最好的模型类型被称为卷积神经网络（CNN），如果你想构建自己的模型，你需要一些理解。我做过一个项目，需要使用图像预测细菌菌落的数量，这与你的问题很相似，只是我对预测值没有界限。

CNN是什么？这里有一个链接

基本上，CNN会理解图像中的特征，并使用这些特征来预测一个值。

你不需要创建自己的模型，大多数人只是使用科学文献中设计良好的模型。

选择Keras，这是最简单的框架，效果很好。这里是如何实现VGG16（一个可能最适合你问题的架构）的方法：链接

你应该按照这个教程开始使用Keras进行开发。

最后一个提示：不要使用VGG16实现中的最后一层，使用一个带有一个神经元的Dense层，并使用sigmoid/linear/leaky relu激活函数。

即：

#model.add(Dense(1000, activation='softmax'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

这意味着：预测1个数字（sigmoid会将其限制在0和1之间，但也许lrelu或linear更好）

另外，我猜你可以使用MongoDB来读取图像作为数组，但我建议只是将图像放在一个文件夹中。

编辑：在编译模型时，使用均方误差，如

adam = keras.optimizers.Adam(lr=1e-4)model.compile(optimizer=adam, loss='mse')

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