Очевидно, что высочайший тип эффективности есть тот, который обеспечивает применение имеющихся материалов с наибольшей пользой.

Джавахарлал Неру

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Оценка гиперпараметров сверточных нейронных сетей для классификации объектов

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

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", 2003-2021 гг.

Rambler`s Top100 Rambler`s Top100
Рейтинг@Mail.ru
РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности