Аналіз ефективності навчання CNN за принципом "вчитель-учень" з використанням непідготовленого Image-Dataset

Анотація

Штучні нейронні мережі з кожним роком розширюють спектр існуючих та потенційних сфер використання. Якість навчання штучних нейронних мереж є основою якості їх подальшого функціонування. Стаття присвячена аналізу ефективності навчання штучних нейронних мереж класу CNN для розпізнавання непідготовленого набору зображень (Image-Dataset) за принципом "вчитель-учень", де у ролі вчителя виступає попередньо навчена діюча штучна нейронна мережа CNN-1, що завдає алгоритм навчання, а учнем є непідготовлена штучна нейронна система CNN-2. Доведено, що CNN-1 є більш ефективною для пошуку великого спектра об’єктів на зображеннях, а CNN-2 найкраще працює для вузько направлених надточних пошуків завданих об’єктів.  Іл.: 7. Бібліогр.: 22 назв.

Ключові слова: штучна нейронна мережа; CNN; зображення; Image-Dataset.