Ключевые слова
компьютерное зрение, оптимизация гиперпараметров, глубокие свёрточные нейронные сети
8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru
Мы в соцсетях - 
Рус | Eng
Купить статью
Авторы:
Дли М. И., Пучков А. Ю., Рысина (Лобанева) Е. И. Опубликовано в
№ 1(85)
19 февраля 2020 года
Рубрика: Модели и методики
Рубрика: Модели и методики
Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений
Представлены результаты исследования влияния характеристик входных слоёв свертки и подвыборки глубокой свёрточной нейронной сети на качество распознавания изображений. Для слоя свёртки изменяемым параметром являлся размер ядра свёртки, варьируемым параметром архитектуры субдискретизирующего слоя являлся размер рецептивного поля. Все перечисленные параметры, определяющие архитектуру входных слоёв свёртки и подвыборки, разработчикам нейронных сетей приходится подбирать на основе своего опыта. В данной работе излагается способ, позволяющий частично автоматизировать этот процесс в результате предварительного анализа характеристик изображения — гистограмм и дисперсий интенсивности цветов пикселей. На основе этих сравнений выработаны рекомендации для выбора размеров ядра свёртки. Приведены итоги апробации указанного способа с помощью программы, написанной на языке Python с использованием библиотек Keras и Tensorflow.
Автор статьи:
Дли М. И.
Ученая степень:
докт. техн. наук, профессор, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск; ведущий научный сотрудник, Университет «Синергия»
Местоположение:
г. Смоленск, Россия
Все статьи автора:
Метод интеллектуального управления информационными ресурсами промышленного предприятия
Технология динамического контроллинга в промышленности
Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов
Конфигурирование информационных и транспортных сетей в условиях неопределенности
Трехуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона
Автор статьи:
Пучков А. Ю.
Ученая степень:
канд. техн. наук, доцент, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске
Местоположение:
г. Смоленск, Россия
Все статьи автора:
Автор статьи:
Рысина (Лобанева) Е. И.
Ученая степень:
аспирант, кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"», Москва, Россия,
Местоположение:
г. Москва, Россия
Главный редактор
Редакционный совет
- Батыршин Ильдар Закирзянович
- Борисов Вадим Владимирович
- Брекис Эдгарс
- Волкова Виолетта Николаевна
- Козлов Владимир Николаевич
- Краковский Юрий Мечеславович
- Крейнович Владислав Яковлевич
- Мешалкин Валерий Павлович (сопредседатель)
- Пецольд Керстин
- Росс Геннадий Викторович
- Рубин Юрий Борисович (сопредседатель)
- Стоянова Ольга Владимировна
- Сухомлин Владимир Александрович
- Халин Владимир Георгиевич
- Шориков Андрей Федорович
- Штельцер Дирк
- Юсупов Рафаэль Мидхатович
Партнеры
Синергия ПРЕСС
2012