Analysis of Existing Neural Networks for Image Classification

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52209/1609-1825_2023_1_348
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Aspects of image classification are considered. The description of the principles of construction of convolutional neural networks is given. The principle of operation of the basic convolutional neural network is considered. The basic concepts necessary for working with neural networks are studied. A general overview of neural networks for image classification is proposed. Considered such neural networks as: LeNet, AlexNet, VGG image Net, Enet. Particular attention is paid to the architecture of neural networks. Their distinctive properties, advantages and disadvantages of neural networks were highlighted and an analysis of their effectiveness was carried out