DOI: https://doi.org/10.20998/2411-0558.2018.42.10

Анализ эффективности обучения CNN по принципу "учитель-ученик" с использованием неподготовленных Image-Dataset

D.O. Zubarev, I.S. Skarga-Bandurova

Аннотация


Искусственные нейронные сети с каждым годом расширяют спектр существующих и потенциальных сфер использования. Качество обучения искусственных нейронных сетей является основой качества их дальнейшего функционирования. Статья посвящена анализу эффективности обучения искусственных нейронных сетей класса CNN для распознавания неподготовленного набора изображений (Image-Dataset) по принципу "учитель-ученик", где в роли учителя выступает предварительно обученный действующая искусственная нейронная сеть CNN-1, которая задает алгоритм обучения, а учеником является неподготовленная искусственная нейронная система CNN-2. Доказано, что CNN-1 является более эффективной для поиска большого спектра объектов на изображениях, а CNN-2 лучше всего работает для узко направленных сверхточных поисков заданных объектов. Ил .: 7. Библиогр .: 22 назв.

Ключевые