Аннотация: Объектом(ами) работы является(ются):
Математическая модель генетического алгоритма, математическая модель сверточной
нейронной сети
Цель(и) работы:
1. Изучение известных методов решения задачи многомерной оптимизации
гиперпараметров нейронных сетей.
2. Изучение модели генетического алгоритма.
3. Выбор модели глубокой нейронной сети для оптимизации.
4. Выбор гиперпараметров для оптимизации.
5. Выбор подходящих компьютерных технологий.
5. Создание программного комплекса, позволяющего автоматизировать процесс подбора
гиперпараметров глубокой нейронной сети при помощи генетического алгоритма.
Методы, используемые в работе:
Методами исследования будут являться теоретический анализ, моделирование, сравнение.
Результаты работы:
В процессе написания работы была проведена многопараметрическая оптимизация
ранее исследованной сверточной нейронной сети, решающей задачу классификации
изображений. Для этого сначала был исследован и затем адаптирован генетический
алгоритм, позволяющий находить оптимальные значения гиперпараметров для улучшения
итоговой точности и надежности выходных данных нейросети. Так же было разработано
программное решение, позволяющее аугментировать данные для обучения нейронной
сети, которое может быть использовано в случаях, если существующая обучающая
выборка дисбалансированна по количеству образов для некоторых классов.
Область применения результатов:
Созданное программное обеспечение позволяет автоматизировать процесс подбора
гиперпараметров нейронных сетей, а также позволяет изменять обучающую выборку и
расширять её при помощи алгоритма аугментации смешивания.
Маланов В. К. Оптимизация нейронных сетей в задачах распознавания образов / В. К. Маланов. - Иваново, 2023. - 60 с.