Отрывок: Результат обучения нейронной сети на наборе данных HAM10K представлен на рисунке 1. пунктирная линия – обучающая выборка, сплошная линия – валидационная выборка Рисунок 1 – Точность модели классификации на первом наборе данных Из рисунка 1 можно увидеть, что модель, вероятно, не следует обучать дальше 12 эпохи, поскольку значение точности на валидационном наборе данных перестает увеличиваться на этом этапе, что может говорить ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Дерюгина В. А. | ru |
dc.contributor.author | Матвеева И. А. | ru |
dc.coverage.spatial | дерматоскопические изображения | ru |
dc.coverage.spatial | дерматоскопия | ru |
dc.coverage.spatial | диагностика злокачественных новообразований | ru |
dc.coverage.spatial | классификация дерматографических изображений | ru |
dc.coverage.spatial | меланомы | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | нейросети | ru |
dc.creator | Дерюгина В. А., Матвеева И. А. | ru |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\535794 | ru |
dc.identifier.citation | Дерюгина, В. А. Сверточные нейронные сети для задачи классификации дерматоскопических изображений / В. А. Дерюгина, И. А. Матвеева // Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций : материалы Всерос. науч.-техн. конф. (г.Самара, 25-28 апр. 2023 г.) / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под. ред. А. И. Данилина. - Самара : Артель, 2023. - С. 142-144. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.source | Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций : материалы Всерос. науч.-техн. конф. (г.Самара, 25-28 апр. 2023 г.). - Текст : электронный | ru |
dc.title | Сверточные нейронные сети для задачи классификации дерматоскопических изображений | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.epage | 144 | ru |
dc.citation.spage | 142 | ru |
dc.textpart | Результат обучения нейронной сети на наборе данных HAM10K представлен на рисунке 1. пунктирная линия – обучающая выборка, сплошная линия – валидационная выборка Рисунок 1 – Точность модели классификации на первом наборе данных Из рисунка 1 можно увидеть, что модель, вероятно, не следует обучать дальше 12 эпохи, поскольку значение точности на валидационном наборе данных перестает увеличиваться на этом этапе, что может говорить ... | - |
Располагается в коллекциях: | Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-903943-19-7_2023-142-144.pdf | 243.29 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.