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connected network 에서는 TP FP TN FN 으로 성능 낼것.
다른 성능 좋은 네트워크 사용. 참고 https://github.com/dipuk0506/SpinalNet
VGG19 with balance EMNIST data 사용
Save log 기능, model 선택기능 수정, 코드 정리
Linear layers ConnNet done.
Update Autoencoder, Decision tree
기존 깨끗한 OCR 데이터로 학습한 VGG net 을 고정하고 기반삼아 skeletonized 된 char dataset (Deep-text 에서 좋은 성능으로 판단되고, label 단계로 나뉜 셋) 을 추가 학습한 간단한 network 를 추가하여 학습할것.
구조는 다음과 같다. input(label, skeeltonized char img) ----> [preTrained OCR network] ----label , vector data--> [Simple network] ---> output