- Tytuł:
-
A comparison of conventional and deep learning methods of image classification
Porównanie metod klasycznego i głębokiego uczenia maszynowego w klasyfikacji obrazów - Autorzy:
-
Dovbnych, Maryna
Plechawska-Wójcik, Małgorzata - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/2055127.pdf
- Data publikacji:
- 2021
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
- Tematy:
-
image classification
machine learning
deep learning
neural networks
klasyfikacja obrazów
uczenie maszynowe
uczenie głębokie
sieci neuronowe - Opis:
-
The aim of the research is to compare traditional and deep learning methods in image classification tasks. The conducted research experiment covers the analysis of five different models of neural networks: two models of multi–layer perceptron architecture: MLP with two hidden layers, MLP with three hidden layers; and three models of convolutional architecture: the three VGG blocks model, AlexNet and GoogLeNet. The models were tested on two different datasets: CIFAR–10 and MNIST and have been applied to the task of image classification. They were tested for classification performance, training speed, and the effect of the complexity of the dataset on the training outcome.
Celem badań jest porównanie metod klasycznego i głębokiego uczenia w zadaniach klasyfikacji obrazów. Przeprowa-dzony eksperyment badawczy obejmuje analizę pięciu różnych modeli sieci neuronowych: dwóch modeli wielowar-stwowej architektury perceptronowej: MLP z dwiema warstwami ukrytymi, MLP z trzema warstwami ukrytymi; oraz trzy modele architektury konwolucyjnej: model z trzema VGG blokami, AlexNet i GoogLeNet. Modele przetrenowano na dwóch różnych zbiorach danych: CIFAR–10 i MNIST i zastosowano w zadaniu klasyfikacji obrazów. Zostały one zbadane pod kątem wydajności klasyfikacji, szybkości trenowania i wpływu złożoności zbioru danych na wynik trenowania. - Źródło:
-
Journal of Computer Sciences Institute; 2021, 21; 303--308
2544-0764 - Pojawia się w:
- Journal of Computer Sciences Institute
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł