Отрывок: Операция max-pooling выполняется на окне размера 2х2 пикселей с шагом 2 [3]. После стека свёрточных слоёв (который имеет разную глубину в разных архитектурах) идут три полносвязных слоя: первые два имеют по 4096 каналов, третий – 1000 каналов. Последним идёт soft-max слой (логистическая функция для многомерного случая) [4]. Конфигурация полносвязных слоёв одна и та же...
Название : РАЗРАБОТКА КЛАССИФИКАТОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Авторы/Редакторы : Гижевская, В.Д.
Оплачко, Д.С.
Дата публикации : 2022
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Гижевская В.Д. РАЗРАБОТКА КЛАССИФИКАТОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ / В.Д. Гижевская, Д.С. Оплачко // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022) [Электронный ресурс] : труды Международной научно-технической конференции / под ред. С.А. Прохорова – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. – 2022. – С. 146-149
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/RAZRABOTKA-KLASSIFIKATORA-IZOBRAZhENII-S-POMOShU-GLUBOKIH-NEIRONNYH-SETEI-101902
ISBN : 978-5-93424-880-3
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20230211\101902
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
978-5-93424-880-3_2022_146-149.pdf572.63 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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