Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений (М. И. Дли) - скачать книгу в FB2, EPUB, PDF на Bookz
bannerbanner
Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений (М. И. Дли)
Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений
Оценить:

3

Поделиться

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений (М. И. Дли)

Описание книги:

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 это 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.

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений

Читать онлайн:

Другие книги автора

Все книги
Спасибо за оценку! Будем признательны, если Вы оставите комментарий о данном произведении.

Добавить отзыв:

Новый отзыв
img
poetry 69
Поэзия, которая не стесняется страсти, но при этом сохраняет достоинство. Svetaya пишет о близости н…
В тренде
img
АсфальтЕвгений Гришковец
«…Я знаю так много умных, сильных, трудолюбивых людей, которые очень сложно живут, которые страдают …
bannerbanner