Резюме:

Тренировка нейронных сетевых моделей заключается в том, чтобы научить их решать конкретные задачи из наборов данных. Этот процесс может занять дни или даже недели, когда используется очень большой набор данных, как это обычно бывает. Модели также должны быть перестроены с нуля, как только распределение пространств объектов изменится. Одним из способов улучшения этого процесса является применение трансферного обучения, которое заключается в переносе знаний, извлеченных из предварительно обученных моделей, на новые модели, с которыми имеются сходства. В этой статье рассматриваются основные концепции, шаги по его реализации и его применение к классификации изображений.

Ключевые слова: трансферное обучение, нейронная сеть, классификация изображений

Мафутала Г.Х. ¹ Трансферное обучение: Важные концепции и применение к классификации изображений // Современные информационные технологии. – 2025. – № 5;
URL: infotex.esrae.ru/7-71 (дата обращения: 07.07.2026).

Сегодня: 149 | За неделю: 149 | Всего: 149

Комментарии (0)