Если интеллектуальные решения не причиняют зла, то это уже немалое благо…

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Использование вариационного автокодировщика для расширения обучающего набора нейронной сети, распознающей дефекты на изделиях из силицированного графита

Друмов И.В., Камнев М.А., Малышев Г.С., Терехин Г.В.

DOI: 10.25728/avtprom.2022.10.07

Приводятся краткие сведения из теории вариационных автокодировщиков. Проверяется возможность и целесообразность использования вариационных автокодировщиков при расширении обучающих датасетов нейронных сетей для случаев, когда набор обучения состоит из нескольких десятков образцов. Приводятся примеры нецелесообразного использования вариационных автокодировщиков. Даются практические рекомендации для построения обучающих наборов вариационных автокодировщиков. Приводятся примеры изображений с дефектами, сэмплированных из разных частей распределения скрытых факторов. Делается попытка объяснения полученных результатов. Указываются настройки, использованные при обучении сетей энкодера и декодера вариационного автокодировщика. Предлагается метод наложения изображений, основанный на использовании вариационных автокодировщиков. Результаты представленных исследований предполагается использовать для распознавания и классификации дефектов на изделиях из силицированного графита.

Ключевые слова: вариационные автокодировщики, генеративные модели, декодер, дефекты, минибатч, нейронные сети, обучающий набор сети, пространство скрытых факторов, сэмплирование, энкодер

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

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2024 гг.

РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности