Полное описание

Крутов, Т. Ю. Оптимизационные методы нейронных сетей для решения задачи бинарной классификации изображений / Т. Ю. Крутов, Г. И. Афанасьев, Ю. Г. Нестеров. - Текст : непосредственный // Соврем. наука: актуал. проблемы теории и практики. Сер. Естеств. и техн. науки : научно-практический журнал. - 2021. - N 5 ч.2. - С. 68-76. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2223-2966.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Оптимизация

Кл.слова (ненормированные): оптимизаторы нейронных сетей -- перенос обучения -- модели нейронных сетей -- свёрточные нейронные сети
Аннотация: Проведен сравнительный анализ существующих методов оптимизации нейронных сетей и определен ряд оптимизаторов, показывающих наилучшее качество обучения для решения задачи бинарной классификации в распознавании изображений используемого набора данных. Рассмотрен метод градиентного спуска, SGD, метод Нестерова и Импульсный метод. Описаны адаптивные методы оптимизации такие как Adagrad, RMSprop и Adam. Рассмотрены две архитектуры нейронных: первая архитектура представляет собой сверточную нейронную сеть с четырьмя слоями свёртки, вторая сеть состоит из предобученной на наборе ImageNet нейронной сети VGG19 с добавленным классификатором. Состав слоев сети описан в тексте и на рисунках. В качестве обучающего набора использовался набор данных «Dogs vs. Cats» со сбалансированными классами изображений. Результаты обучения и тестов моделей приведены на графиках точности и потерь. Описаны рекомендации по выбору архитектуры нейронных сетей.
Доп. точки доступа:
Афанасьев, Г.И.
Нестеров, Ю.Г.


Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -287922-999035)

Шифр в сводном ЭК: ae6ae953a3360b5daae15f1a0e166683