для обучения нейросети для распознавания рукописных цифр
нужно много картинок каждой цифры.
Если я хочу, чтобы цифра распознавалась повернутой на 90 градусов,
то нужны соответствующие картинки при обучении.
Принцип работы, если я правильно понимаю такой, что
в слоях сети подбираются коэффициенты, удовлетворяющие выборке обучения.
Т.е. как бы градиентый спуск?
Только непонятно как быть, если надо научиться распознавать цифры на больших картинках,
где цифра может быть под любым углом и с любыми геометрическими искажениями (в пределах распознавания чечловеком).
Надо для обучения цифры под каждым углом подавать?
И как входы маппить, если для одной цифры при обучении подаем десятки пикселов,
а искать надо в большой картинке на тысячи пикселов?
