Отрывок: Результат обучения нейронной сети на наборе данных HAM10K представлен на рисунке 1. пунктирная линия – обучающая выборка, сплошная линия – валидационная выборка Рисунок 1 – Точность модели классификации на первом наборе данных Из рисунка 1 можно увидеть, что модель, вероятно, не следует обучать дальше 12 эпохи, поскольку значение точности на валидационном наборе данных перестает увеличиваться на этом этапе, что может говорить ...
Название : Сверточные нейронные сети для задачи классификации дерматоскопических изображений
Авторы/Редакторы : Дерюгина В. А.
Матвеева И. А.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Дерюгина, В. А. Сверточные нейронные сети для задачи классификации дерматоскопических изображений / В. А. Дерюгина, И. А. Матвеева // Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций : материалы Всерос. науч.-техн. конф. (г.Самара, 25-28 апр. 2023 г.) / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под. ред. А. И. Данилина. - Самара : Артель, 2023. - С. 142-144.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\535794
Ключевые слова: дерматоскопические изображения
дерматоскопия
диагностика злокачественных новообразований
классификация дерматографических изображений
меланомы
сверточные нейронные сети
нейросети
Располагается в коллекциях: Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-903943-19-7_2023-142-144.pdf243.29 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.