Методы повышения эффективности обучающих выборок путем дополнения их генерированными графическими данными

Авторы: Ефимов А.И.

DOI: 10.25728/avtprom.2019.04.13

Проанализирован ряд известных методов решения проблемы недостаточной репрезентативности обучающей выборки. Предложен новый метод, заключающийся в использовании генерированных графических данных для формирования обучающих выборок. Определены возможности использования и границы применимости данного подхода, сформулированы его достоинства и недостатки. Предложены способы решения выявленных проблем и методы повышения их эффективности.

Ключевые слова: аугментация графических данных, генерация графических данных, глубокое обучение, нейронные сети, формирование обучающей выборки

Статья из Автоматизация в промышленности №4/2019

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Структуры данных информационных моделей систем диспетчеризации технологических процессов в условиях цифровизации

Параметрируемая многомассовая модель грузового автомобиля

Системы технологического моделирования: исторические примеры и отечественные реалии

Метод анализа соответствия для повышения эффективности бизнес-процессов

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru