Влияние методов расширения наборов данных на качество обучения нейросетевых моделей. Адаптивный подход расширения наборов данных

Аннотация

Евдокимова Т.С.

Дата поступления статьи: 03.07.2024

В статье рассматривается анализ влияния типов преобразований на качество обучения нейросетевых моделей классификации, а также предлагается новый подход к расширению наборов изображений при помощи обучения с подкреплением.

Ключевые слова: нейросетевая модель, обучающий набор данных, расширение набора данных, преобразование изображений, точность распознавания, обучение с подкреплением, вектор изображений

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.