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 ...
Название : | Сверточные нейронные сети для задачи классификации дерматоскопических изображений |
Авторы/Редакторы : | Дерюгина В. А. Матвеева И. А. |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | 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. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\535794 |
Ключевые слова: | дерматоскопические изображения дерматоскопия диагностика злокачественных новообразований классификация дерматографических изображений меланомы сверточные нейронные сети нейросети |
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 полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.