EXPERIMENTAL RESEARCH AND ANALYSIS OF INFLUENCE OF PRINCIPAL PARAMETERS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ON THE QUALITY OF THEIR TRAINING
Abstract
In state is to analyze the influence an activation function, strategy initialization and kind of normaliza- tion on the quality of a training and generalization.
About the Authors
Roman Mikhaylovich Nemkov
NCFU
Russian Federation
Russian Federation
Oksana Stanislavovna Mezentseva
NCFU
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Simard Y., Steinkraus D., Platt J. Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis, In Proceedings of Seventh International Conference on Document Analysis and Recognition, 2003.
2. Kavukcuoglu K. Learning Feature Hierarchies for Object Recognition: PhD diss. New York University, January 2011.
3. Murata N., Youshizawa S., Amari S. Learning Curves, Model Selection and Complexity of Neural Net- works, In NIPS pp. 607–614, 1993.
4. LeCun Y., Haffner P., Bottou L., Bengio Y. Gradient-Based learning applied to document recognition, In Proceedings of IEEE Press, November 1998.
5. LeCun Y., Bottou L. Learning methods for generic object recognition with invariance to pose and lighting, In Proceedings of CVPR’04. IEEE Press, 2004.
6. Немков Р. М., Мезенцева О. С. Анализ архитектур сверточных сетей для задачи распознавания изо- бражений // 41-я научно-техническая конференция по итогам работы профессорско-преподавательского со- става СевКавГТУ. 2011. Т. I. С. 37–40.
7. Немков Р. М., Мезенцева О. С. Оптимизация обучения сверточной нейронной сети для задачи рас- познавания стереоизображений // Проблемы математики и радиофизики в области информационной безопас- ности. 2012. С. 184–189.
8. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд. / пер. с англ. М: Изд-во «Вильямс», 2008. 1104 с., ил.
9. Горбань А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. Красноярск, 1996. 270 с.
Review
For citations:
Nemkov R.M., Mezentseva O.S. EXPERIMENTAL RESEARCH AND ANALYSIS OF INFLUENCE OF PRINCIPAL PARAMETERS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ON THE QUALITY OF THEIR TRAINING. Newsletter of North-Caucasus Federal University. 2013;(3):21-26. (In Russ.)
Views:
80
Email this article 