generowanie danych uczących

Sieci konwolucyjne 4: data augmentation

W poprzednich trzech częściach tutoriala w szczegółach poznaliśmy sieci konwolucyjne. Przyjrzeliśmy się operacji konwolucji, architekturze sieci konwolucyjnych oraz problemowi overfittingu. W klasyfikacji zbioru CIFAR-10 osiągnęliśmy wynik 81% na zbiorze testowym. Aby pójść dalej, musielibyśmy zmienić architekturę naszej sieci, poeksperymentować z hiperparametrami lub uzyskać więcej danych. Dwa pierwsze rozwiązania zostawiam dla was, 😉 a sam będę …

Czytaj dalej

Konwolucyjne sieci neuronowe 3: overfitting

Konwolucyjne sieci neuronowe to jedna z najbardziej skutecznych architektur sieci neuronowych w obszarze klasyfikacji obrazów. W pierwszej części tutoriala omówiliśmy zagadnienie konwolucji oraz zbudowaliśmy prostą, gęsto połączoną sieć neuronową, której użyliśmy do klasyfikacji zbioru CIFAR-10, uzyskując skuteczność na poziomie 47%. W części drugiej tutoriala zapoznaliśmy się szczegółowo z architekturą i parametrami konwolucyjnej sieci neuronowej, zbudowaliśmy …

Czytaj dalej