Сравнение производительности нейросетей для задач классификации изображений

Данный проект посвящен систематическому сравнению различных архитектур нейросетей, используемых для задач классификации изображений, особенно на популярном датасете ImageNet. В последние годы было предложено множество новых архитектур, таких как трансформеры, однако их производительность не всегда была сопоставлена с классическими структурами, например сверточными нейронными сетями (CNN). В рамках проекта будут проанализированы преимущества и недостатки как новых, так и традиционных подходов, а также выявлены условия, в которых одни методы превосходят другие. Мы исследуем графики зависимости ошибок распознавания от разных архитектур и постараемся заполнить существующие пробелы в литературе, предложив более полное понимание современных нейросетей.

Идея

Создание платформы для сравнительного анализа производительности нейросетевых архитектур и их применения в задаче классификации изображений.

Продукт

Научная статья с результатами сравнения, графики производительности архитектур, заключения и рекомендации по выбору нейросетей для решения задач классификации изображений.

Проблема

Недостаток систематических исследований по сравнению новых и традиционных архитектур нейросетей в контексте классификации изображений, особенно учитывая динамичные изменения в области глубокого обучения.

Актуальность

Исследование актуально в свете быстро развивающейся области глубокого обучения и все возрастающего интереса к новым архитектурам нейросетей.

Цель

Выявить и проанализировать производительность различных архитектур нейросетей на задачах классификации изображений.

Задачи

1. Исследовать производительность сверточных нейронных сетей и трансформеров на выборке изображений. 2. Провести систематическое сравнение различных архитектур. 3. Выявить факторы, влияющие на эффективность нейросетей.

Ресурсы

Компьютерная техника, доступ к датасету ImageNet, временные ресурсы для анализа и обработки данных.

Роли в проекте

Исследователь, аналитик, разработчик, куратор

Целевая аудитория

Студенты, исследователи, специалисты в области глубокого обучения и компьютерного зрения.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение

Введение в нейросети и их архитектуры

Обзор существующих исследований

Методология исследования

Сравнение сверточных нейронных сетей (CNN) и трансформеров

Факторы влияния на эффективность архитектур

Обсуждение результатов

Рекомендации по выбору архитектур

Заключение

Список литературы