Дистиляція даних у контексті задачі класифікації зображень / Data distillation in the context of image classification
Loading...
Date
2023
Authors
Мокрий, Михайло
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Метою даної наукової роботи є аналіз різних методів дистиляції даних для вирішення задачі класифікації зображень та дослідження різних способів початкової ініціалізації зображень для методу дистиляції даних DC. В результаті виконаної роботи були розглянуті основні проблеми, з якими стикаються великі набори даних, та способи зменшення складності моделі нейронної мережі. Також в науковій роботі було зроблено огляд різних методів дистиляції даних для вирішення проблеми класифікації зображень, а саме: Forgetting, Herding, K-Center, DC, KIP, LS, та проведено аналіз ефективності вибраних методів. В межах даної роботи було досліджено вплив різних способів ініціалізації зображень на результати методу DC та проаналізовано отримані результати експериментів.
Description
Keywords
метод дистиляції даних DC, Google Colab, згорткова нейронна мережа ConvNet, CIFAR-10, метод вибору підмножин, градієнтний метод дистиляції даних, магістерська робота