This paper presents an approach to
optimize a Convolutional Neural Network using the
Fuzzy Gravitational Search Algorithm. The optimized
parameters are the number of images per block that
are used in the training phase, the number of filters
and the filter size of the convolutional layer. The reason
for optimizing these parameters is because they have
a great impact on performance of the Convolutional
Neural Networks. The neural network model presented
in this work can be applied for any image recognition
or classification applications; nevertheless, in this
paper, the experiments are performed in the ORL and
Cropped Yale databases. The results are compared with
other neural networks, such as modular and monolithic
neural networks. In addition, the experiments were
performed manually, and the results were obtained
(when the neural network is not optimized), and
comparison was made with the optimized results to
validate the advantage of using the Fuzzy Gravitational
Search Algorithm.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00