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:

Архитектурная трансформация системы технического обслуживания оборудования на промышленном производстве

Современный электронный журнал диспетчера как эффективное средство управления промышленным предприятием

Обеспечение надежности воздушных линий электропередачи при плавке гололеда мобильными установками

Глобальные процессы, меняющие ландшафт киберугроз в 2025 г.

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