Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Đánh giá các thuật toán tối ưu đối với mô hình mạng nơ ron tích chập trong tác vụ nhận diện hình ảnh
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Đánh giá các thuật toán tối ưu đối với mô hình mạng nơ ron tích chập trong tác vụ nhận diện hình ảnh
Duy Cương
193
12
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết đưa ra cách tiếp cận gần gũi nhất về thuật toán tối ưu cũng như các thuật toán tối ưu thường được sử dụng. Để thực hiện khảo sát, lựa chọn mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolution neural network - CNN), độ hiệu quả của các thuật toán tối ưu sẽ được đánh giá dựa trên giá trị hàm mất mát và tỉ lệ nhận dạng đúng của mô hình mạng đối với hai bộ cơ sở dữ liệu là MNIST và CIFAR-10. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Trường Đại học Khoa học ĐH Huế Tập 18 Số 1 2021 ĐÁNH GIÁ CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƯU ĐỐI VỚI MÔ HÌNH MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP TRONG TÁC VỤ NHẬN DIỆN HÌNH ẢNH Vương Quang Phước Nguyễn Đức Nhật Quang Khoa Điện Điện tử và Công nghệ vật liệu Trường Đại học Khoa học Đại học Huế Email vqphuoc@husc.edu.vn Ngày nhận bài 17 6 2020 ngày hoàn thành phản biện 14 5 2021 ngày duyệt đăng 02 6 2021 TÓM TẮT Với vai trò quan trọng trong việc xây dựng và huấn luyện đánh giá mô hình mạng nơ-ron thuật toán tối ưu là một công cụ hữu ích trong việc tìm giá trị hàm mất mát từ đó có sự điều chỉnh mô hình mạng một cách hợp lý góp phần tăng tỉ lệ nhận dạng đúng trong tác vụ nhận diện hình ảnh. Bài báo đưa ra cách tiếp cận gần gũi nhất về thuật toán tối ưu cũng như các thuật toán tối ưu thường được sử dụng. Để thực hiện khảo sát chúng tôi lựa chọn mô hình mạng nơ-ron tích chập Convolution neural network - CNN độ hiệu quả của các thuật toán tối ưu sẽ được đánh giá dựa trên giá trị hàm mất mát và tỉ lệ nhận dạng đúng của mô hình mạng đối với hai bộ cơ sở dữ liệu là MNIST và CIFAR-10. Bên cạnh đó vai trò các tham số và các thuật toán chi phối đến kết quả như tỉ lệ học Learning rate số chu kì học Epoch hàm mất mát hàm Entropy chéo cũng sẽ được làm rõ trong quá trình thực nghiệm. Từ khóa mạng nơ-ron tích chập thuật toán tối ưu SGD RMS AdaGrad AdaDelta Adam. 1. MỞ ĐẦU Để huấn luyện một mô hình mạng nơ-ron chúng ta cần dựa trên giá trị hàm mất mát để biết được sự khác biệt giữa các dự đoán của mô hình đưa ra và nhãn mà chúng ta muốn dự đoán. Giá trị hàm mất mát càng bé có nghĩa là mô hình học đưa ra càng chính xác. Với mục tiêu hạ thấp giá trị của hàm mất mát việc sử dụng các thuật toán tối ưu tập hợp các tham số và siêu tham số parameter và hyper parameter là một thành phần cốt lõi giúp cải thiện kết quả nhận dạng. Trong bài báo này chúng tôi thực hiện khảo sát các thuật toán tối ưu hiện đang nhận được nhiều sự quan tâm như SGD RMS Prop AdaGrad AdaDelta và Adam. Mỗi thuật toán
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - Chương 1: Các khái niệm cơ bản
Vận dụng các kĩ thuật đánh giá vì sự tiến bộ học tập trong dạy học các học phần phương pháp dạy học môn Toán ở trường sư phạm
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật hệ thống điện: Các chỉ tiêu và phương pháp đánh giá an toàn hệ thống điện
Ebook Chính sách an toàn môi trường của Ngân hàng thế giới (hướng dẫn kỹ thuật các ngành Giao thông vận tải, Nông nghiệp và Phát triển nông thôn): Phần 1
Phiếu đánh giá thực trạng bảo đảm an toàn phẫu thuật tại các cơ sở khám chữa bệnh
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện: Nghiên cứu các phương pháp tính toán tổn thất điện năng, đánh giá chất lượng điện năng tỉnh Thái Nguyên, đề xuất các phương án cải tạo và nâng cấp lưới điện trung áp tỉnh Thái Nguyên
Bài giảng môn Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Các khái niệm cơ bản
Đề cương Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu đánh giá thực trạng và đề xuất một số giải pháp nâng cao mức độ đảm bảo an toàn và vệ sinh môi trường cho các công trình xây dựng dân dụng tại thành phố mới Bình Dương
Bài giảng Nguyên lý kế toán - Chương 5: Tính giá các đối tượng kế toán
Bài giảng Nguyên lý kế toán - Chương 5: Tính giá các đối tượng kế toán
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.