Fugu-MT 論文翻訳(概要): Empirical Performance Analysis of Conventional Deep Learning Models for Recognition of Objects in 2-D Images

論文の概要: Empirical Performance Analysis of Conventional Deep Learning Models for Recognition of Objects in 2-D Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06639v1
Date: Thu, 12 Nov 2020 20:14:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-26 06:33:05.337734
Title: Empirical Performance Analysis of Conventional Deep Learning Models for Recognition of Objects in 2-D Images
Title（参考訳）: 2次元画像における物体認識のための従来型ディープラーニングモデルの経験的性能解析
Authors: Sangeeta Satish Rao, Nikunj Phutela, V R Badri Prasad
Abstract要約: 学習率,フィルタサイズ,隠蔽層数,ストライドサイズ,アクティベーション関数など,さまざまなパラメータを用いてモデルの性能を解析する。モデルでは、画像は車、顔、飛行機の3つのカテゴリに分類される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Artificial Neural Networks, an essential part of Deep Learning, are derived from the structure and functionality of the human brain. It has a broad range of applications ranging from medical analysis to automated driving. Over the past few years, deep learning techniques have improved drastically - models can now be customized to a much greater extent by varying the network architecture, network parameters, among others. We have varied parameters like learning rate, filter size, the number of hidden layers, stride size and the activation function among others to analyze the performance of the model and thus produce a model with the highest performance. The model classifies images into 3 categories, namely, cars, faces and aeroplanes.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングの重要な部分である人工ニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能から派生している。医療分析から自動運転まで幅広い応用がある。過去数年間で、ディープラーニングの技術は劇的に改善され、ネットワークアーキテクチャやネットワークパラメータなどを変化させることで、モデルをより広範囲にカスタマイズできるようになった。我々は,学習率,フィルタサイズ,隠蔽層数,ストライドサイズ,アクティベーション関数などのパラメータを多用し,モデルの性能を分析し,最高性能のモデルを生成する。モデルは画像を3つのカテゴリ、すなわち車、顔、飛行機に分類する。

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