Методи конденсації даних для створення синтетичного датасету
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 101 с., 24 рис., 7 табл., 63 посилань, 2 додатки.
Об’єкт дослідження – методи навчання нейронних мереж, які дозволяють
зменшити обсяг навчальної вибірки, але при цьому зберігають високу точність
моделі.
Предмет дослідження – методи конденсації зображень для задачі
класифікації.
Мета роботи – провести порівняльний аналіз існуючих методів
конденсації даних на реальних наборах даних та оцінити ефективність
застосування до прикладних задач.
Актуальність роботи полягає в тому, що з кожним роком даних для
машинного навчання стає все більше, але при цьому обчислювальні можливості
розвиваються повільно, тому важливо досліджувати методи машинного
навчання, які зможуть на меншій кількості даних надавати хороші результати.
У дипломній роботі розглянуто широкий перелік методів конденсації
даних для створення зменшених штучних датасетів. Запропоновано та
протестовано ансамблевий метод конденсації даних. Продемонстровано його
можливість підвищувати якість сконденсованих даних.
За результатами роботи проведено експериментальне дослідження
методів конденсації даних на зображеннях сітківки ока з оптичної когерентної
томографії. Результати роботи апробовано на конференції.
Опис
Ключові слова
конденсація даних, дистиляція даних, продовжуване навчання, відповідні градієнти, градієнтний спуск, класифікація зображень, згорткові нейронні мережі, комп’ютерний зір, машинне навчання, оптична когерентна томографія, dataset condensation, dataset distillation, continious learning, gradient mathching, gradient descent, image classification, convolutional neural networks, computer vision, machine learning, optical coherence tomography
Бібліографічний опис
Вергелюк, О. А. Методи конденсації даних для створення синтетичного датасету : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Вергелюк Олександр Андрійович. – Київ, 2024. – 101 с.