Федотов И.С.
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНЫХ АРХИТЕКТУР СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ *
Аннотация:
данная статья исследует современные архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN) для задачи классификации изображений. Анализируется значимость архитектурных особенностей в достижении высокой точности классификации, рассматривая исторически значимую модель, такую как LeNet-5, а также более новые разработки, включая VGG и ResNet. Обсуждается эволюция архитектур сверточных нейронных сетей, выявляя вызовы, связанные с глубиной сетей, и представляет методы решения этих проблем. Заключение подчеркивает важность выбора оптимальной архитектуры, учитывая специфику задачи, доступные ресурсы и объем данных, и предполагает дальнейшее развитие области классификации изображений с использованием более мощных нейронных сетей
Ключевые слова:
сверточные нейронные сети, классификация изображений, архитектуры, глубокое обучение, эффективность, исследование
УДК 004
Федотов И.С.
студент 4 курса САФУ
Северный (Арктический) федеральный университет
(г. Архангельск, Россия)
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНЫХ АРХИТЕКТУР
СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация: данная статья исследует современные архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN) для задачи классификации изображений. Анализируется значимость архитектурных особенностей в достижении высокой точности классификации, рассматривая исторически значимую модель, такую как LeNet-5, а также более новые разработки, включая VGG и ResNet. Обсуждается эволюция архитектур сверточных нейронных сетей, выявляя вызовы, связанные с глубиной сетей, и представляет методы решения этих проблем. Заключение подчеркивает важность выбора оптимальной архитектуры, учитывая специфику задачи, доступные ресурсы и объем данных, и предполагает дальнейшее развитие области классификации изображений с использованием более мощных нейронных сетей.
Ключевые слова: сверточные нейронные сети, классификация изображений, архитектуры, глубокое обучение, эффективность, исследование.
В последние десятилетия искусственный интеллект и глубокое обучение стали неотъемлемой частью многих сфер человеческой деятельности, включая компьютерное зрение и обработку изображений. Среди множества приложений, использующих технологии машинного обучения, классификация изображений выделяется особой важностью. Современные методы классификации изображений часто основаны на сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN)[1], которые демонстрируют выдающуюся эффективность в распознавании и анализе визуальных данных.
Архитектура сверточных нейронных сетей представляет собой комплексную структуру слоев, спроектированных для обнаружения иерархических признаков в изображениях. Эффективная архитектура нейронной сети является ключевым фактором в достижении высокой точности классификации. С целью улучшения результатов, исследователи постоянно работают над созданием новых и оптимизацией существующих архитектур.
Популярные архитектуры сверточных нейронных сетей[2]:
одной из первых успешных архитектур для распознавания рукописных цифр. Она содержит сверточные слои, слои подвыборки и полносвязанные слои;
Университета Оксфорда, славятся своей глубокой структурой с повторяющимися сверточными слоями;
коллегами в 2015 году. Основной идеей является использование skip-connections, позволяющих обучать глубокие сети без проблем с затуханием градиента.
В силу постоянного развития компьютерных технологий и доступности больших объемов данных, исследователи сталкиваются с возможностью создания все более сложных и глубоких архитектур. Однако с ростом глубины сети возникают проблемы, такие как переобучение и затухание градиента. Для их решения были предложены различные техники, включая batch normalization[3], dropout и архитектурные инновации вроде ResNet.
Исследование эффективных архитектур сверточных нейронных сетей для классификации изображений является активной и важной областью в области глубокого обучения. Каждая новая архитектура привносит свои инновации и способы решения сложных задач. Однако выбор оптимальной архитектуры зависит от конкретной задачи, объема данных и вычислительных ресурсов. В будущем можно ожидать дальнейшего развития этой области и создание еще более мощных и умных нейронных сетей для анализа и классификации изображений.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №9 (66) том 1
Ссылка для цитирования:
Федотов И.С. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНЫХ АРХИТЕКТУР СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ // Вестник науки №9 (66) том 1. С. 129 - 131. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/9913 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+