СРАВНЕНИЕ ТИПОВ ЯДЕР В СВЕРТОЧНЫХ СЛОЯХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Рассмотрена процедура использования фиксированных задаваемых сверточных ядер. Расчеты проведены с изменением их размерности и шага сдвига. Для исследований взяты четыре различных набора изображений и структур нейронных сетей. В рамках статьи обсуждается четыре вида задаваемых ядер: вертикальные, горизонтальные, диагональные и кольцевые. Исследовалась зависимость точности распознавания изображений в монохромном и цветном представлениях. При дообучении фиксированных ядер наблюдается сдвиг в положительную сторону.

1. Mahajan P. Fully Connected vs Convolutional Neural Networks. URL: https://medium.com/swlh/fully-connected-vs-convolutional-neural-networks-813ca7 bc6ee5 (дата обращения: 25.07.2022).

2. Lin Z., Memisevic R., Konda K. How Far Can We Go without Convolution: Improving Fully-Connected Networks // arXiv. 2015. URL: https://arxiv.org/abs/ 1511.02580 (дата обращения: 25.07.2022).

3. Vajpayee S. License Plate Recognition Using CNN. URL: https://www.kaggle.com/code/sarthakvajpayee/ license-plate-recognition-using-cnn/notebook (дата обращения: 25.07.2022).

4. Гиниятуллин В. М., Ермолаев Е. В., Хлыбов А. В. Формализация процедуры подбора сверточных ядер // Вест. кибернетики. 2022. № 2. С. 66–74.

5. Хлыбов А. В., Ермолаев Е. В., Зеленов А. С., Коняева Е. Э., Фаррахова К. А., Хужиахметов В. Э., Яковлев А. С. Преобразование весов матриц сверточных нейронных сетей // Теория и практика процессов хим. технологии (Марушкинские чтения) : материалы VI Междунар. науч. конф. Уфа, 2021. С. 269–270.

6. CNN Fruit Classification. Data. URL: https://www.kag gle.com/etatbak/cnn-fruit-classification/ data (дата обращения: 25.07.2022).

7. Pneumonia Detection Using CNN (92.6 % Accura-cy). Data. URL: https://www.kaggle.com/madz2000/ pneumonia-detection-using-cnn-92-6-accuracy/data (дата обращения: 25.07.2022).

8. Detecting Malaria | Keras | CNN. Data. URL: https://www.kaggle.com/miracle9to9/detecting-malaria-keras-cnn/data (дата обращения: 25.07.2022).

9. Fashion MNIST – Keras CNN. Data. URL: https://www.kaggle.com/vishnu0399/fashion-mnist-keras-cnn/data (дата обращения: 25.07.2022).

10. CNN Fruit Classification. Notebook. URL: https://www.kaggle.com/etatbak/cnn-fruit-classification/ notebook (дата обращения: 25.07.2022).

11. Pneumonia Detection Using CNN (92.6 % Accuracy). Notebook. URL: https://www.kaggle.com/ madz2000/pneumonia-detection-using-cnn-92-6-accuracy/notebook (дата обращения: 25.07.2022).

12. Detecting Malaria | Keras | CNN. Notebook. URL: https://www.kaggle.com/miracle9to9/detecting-malaria-keras-cnn/notebook (дата обращения: 25.07.2022).

13. Fashion MNIST – Keras CNN. Notebook. URL: https://www.kaggle.com/vishnu0399/fashion-mnist-keras-cnn/notebook (дата обращения: 25.07.2022).

14. Understand How Color to Gray Scale Works Using OpenCV. URL: https://www.learnpythonwithrune.org/ understand-how-color-to-gray-scale-works-using-opencv/ (дата обращения: 25.07.2022).

15. Tf.keras.layers.Dropout. URL: https://www.tensor flow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Dropout (дата обращения: 25.07.2022).