Швай, НадіяМокрий, Михайло2024-03-212024-03-212023https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/28322Метою 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.ukметод дистиляції даних DCGoogle Colabзгорткова нейронна мережа ConvNetCIFAR-10метод вибору підмножинградієнтний метод дистиляції данихмагістерська роботаOther