Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой…
페이지 정보

본문

Произведение 2020-го года.
Скачать книгу »
Читать онлайн »
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.
Скачать книгу »
Читать онлайн »

- 이전글This Study Will Excellent Your Drug Treatment Chiang Mai: Read Or Miss Out 23.12.30
- 다음글The Foolproof Drug Rehabilitation Chiang Mai Strategy 23.12.30
댓글목록
등록된 댓글이 없습니다.