8 (495) 987 43 74
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Дли М. И., Лобанева Е. И., Пучков А. Ю.     Опубликовано в № 1(85) 19 февраля 2020 года
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.

Ключевые слова

компьютерное зрение, оптимизация гиперпараметров, глубокие свёрточные нейронные сети

Автор статьи:

Дли М. И.

Ученая степень:

докт. техн. н., профессор заместитель директора Филиала НИУ «МЭИ» в Смоленске кафедра Высшей математики и естественно-научных дисциплин Московского финансово-промышленного университета «Синергия

Местоположение:

г. Смоленск

Автор статьи:

Лобанева Е. И.

Ученая степень:

аспирант, Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Местоположение:

г. Москва

Автор статьи:

Пучков А. Ю.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск