An approach for automating the design of convolutional neural networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Image recognition is an independent field of the computer science nowadays. Image classification is one of its main domains, in which investigated objects can be represented by an image or a video stream. The objective of the image classification is correct assigning of objects to corresponding classes, and there exist many effective approaches for solving this problem. One of the most popular approaches is artificial neural networks, which are a method from the field of machine learning. Despite the fact that neural networks cover a wide range of machine learning problems, they are also able to solve the problem of the image classification. However, there is one more specific approach for neural networks-based images classification that applies the deep learning conception. The best-known deep learning algorithm is called the convolutional neural network (CNN). The CNN uses a principle of using the same parts of a neural network to manipulate with different local parts of an input image. As well as the standard neural network architecture, the convolutional neural network should be fine-tuned for solving a certain problem. Because of the CNN's depth and complexity, the tuning process usually is complex and needs huge computational efforts. In this study, we have proposed an approach for creating ensembles of previously trained convolutional neural networks. The approach allows to increase the performance of the image classification. The results of experiments for image classification problems are presented and discussed. The experiments show that the proposed approach is able to outperform the standard perceptron and single convolutional neural network.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle