Дослідження машинного навчання ЗНМ DenseNet на коротких вибірках

Ескіз недоступний

Дата

2024

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Дипломна робота: 71 с., 1 рис., 35 посилань, 1 додаток. Об'єкт дослідження - задачі машинного навчання з обмеженим набором навчальних даних. Предмет дослідження -використання архітектури DenseNet для навчання на коротких вибірках даних. Метою дослідження було проаналізувати та оцінити ефективність використання архітектури DenseNet для навчання на коротких вибірках, а також розробити рекомендації щодо покращення продуктивності моделі в умовах обмеженого обсягу даних. В сучасній епосі великих даних та швидкого розвитку інформаційних технологій, значні виклики виникають при обробці та аналізі обмежених наборів даних. В умовах, де доступний обсяг навчальних даних є недостатнім, стає необхідним розробка та вдосконалення методів машинного навчання для ефективного використання цих даних. Одна з ключових задач – це досягнення високої точності при обмеженій кількості даних, що є актуальним у багатьох сферах, таких як медицина, де обсяг даних часто є обмеженим, або промисловість, де збір даних є дорогим процесом. Архітектура DenseNet (Densely Connected Convolutional Networks) показала високі результати у задачах комп'ютерного зору завдяки ефективному використанню параметрів і унікальній структурі з'єднань між шарами. Однак, її продуктивність в умовах обмежених наборів даних залишається недостатньо вивченою. Це дослідження фокусується на адаптації DenseNet для роботи з короткими вибірками, дослідженні її поведінки при різних методах вирішення проблем обмеженості даних та пошуку оптимальних налаштувань.

Опис

Ключові слова

машинне навчання, короткі вибірки, densenet, аугментація даних, попередньо навчена модель, регуляризація, перехрестна валідація, machine learning, short samples, data augmentation, pre-trained model, regularization, cross-validation

Бібліографічний опис

Федоренко, К. В. Дослідження машинного навчання ЗНМ DenseNet на коротких вибірках : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Федоренко Кирило Володимирович. – Київ, 2024. – 79 с.

DOI