AB

Bibliografia publikacji pracowników
Państwowej Szkoły Wyższej w Białej Podlaskiej

Baza tworzona przez Bibliotekę Akademii Bialskiej im. Jana Pawła II.


Zapytanie: PARAMETERS
Liczba odnalezionych rekordów: 1



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetl/ukryj etykiety | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Nowe wyszukiwanie
1/1
Nr opisu: 0000043855
Autorzy: A.A. Kroshchanka, Vladimir Golovko, Marta Chodyka.
Tytuł pracy: Method for Reducing Neural-Network Models of Computer Vision
Tytuł czasopisma:
Szczegóły: 2022, Vol. 32, issue 2, p. 294--300
p-ISSN: 1054-6618
e-ISSN: 1555-6212
Charakterystyka formalna: artykuł w czasopiśmie zagranicznym
Charakterystyka merytoryczna: artykuł oryginalny naukowy
Charakterystyka wg MNiSW: artykuł w czasopiśmie z IF (wykaz MEiN)
Język publikacji: ENG
Wskaźnik Impact Factor ISI: 1.000
Punktacja ministerstwa: 40.000
Słowa kluczowe ang.: computer vision ; deep neural networks ; neural networks ; parameters ; pretraining ; reduction
https://link.springer.com/article/10.1134/S1054661822020146
DOI: 10.1134/S1054661822020146
Streszczenie: This article proposes an approach to reducing fully connected neural networks using classical and modified pretraining of deep neural networks. The authors have demonstrated that this approach can significantly reduce the number of parameters of the trained neural network with little or no reduction in the generalizing ability. The capabilities of the proposed method are demonstrated on classical computer vision datasets.

  Wyświetl ponownie stosując format:
Wyświetl/ukryj etykiety | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Nowe wyszukiwanie | Biblioteka AB