Оценка гиперпараметров сверточных нейронных сетей для классификации объектов

Авторы: Голубинский А.Н., Толстых А.А.

DOI: 10.25728/avtprom.2021.10.08

Предложен алгоритм выбора гиперапараметров сверточных нейронных сетей на основе итеративного изменения архитектуры без наперед заданных матриц поиска. Проанализировано влияние параметров алгоритма поиска на скорость и точность работы алгоритма, приведены результаты численного эксперимента поиска гиперпараметров сверточной нейронной сети для классификации объектов на цифровых изображениях.

Ключевые слова: гиперапараметры, сверточные нейронные сети, системы промышленного машинного зрения, цифровые изображения

Статья из Автоматизация в промышленности №10/2021

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.

Готовится к печати

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