Рубрика «Блог компании Intel» - 6

В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих большой вычислительной мощностью — таких как AlexNet, ZFNet, VGG, GoogLeNet и ResNet — и подытожим основные преимущества каждой из этих архитектур. Структура статьи основана на записи в блоге Основные понятия сверточных нейронных сетей, часть 3.
Читать полностью »

В данной статье приводится доступный теоретический обзор сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN) и разъясняется их применение к задаче классификации изображений.

Читать полностью »

Предобработка — это общий термин для всех манипуляций, производимых с данными перед передачей их модели, включая центрирование, нормализацию, сдвиг, вращение, обрезку и т. п. Как правило, предобработка требуется в двух случаях.

• Очистка данных. Предположим, что на изображениях присутствуют некоторые артефакты. Чтобы облегчить обучение модели, артефакты необходимо удалить на этапе предобработки.
• Дополнение данных. Иногда небольших наборов данных недостаточно для качественного глубокого обучения модели. Подход с дополнением данных весьма полезен при решении этой проблемы. Это процесс трансформации каждого образца данных различными способами и добавления к набору данных таких измененных образцов. Таким образом можно повысить эффективный размер набора данных.

Рассмотрим некоторые возможные методы трансформации при предобработке и их реализацию через Keras.

Читать полностью »