USING SEGMENTATION IN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS TO IMPROVE CLASSIFICATION ACCURACY

Abstract

В работе рассматриваются структура свёрточной нейронной сети и математические методы, используемые для подсчёта её значений. Для повышения точности классификации предложены методы сегментации. Также рассматриваются различные способы оптимизации исходного набора данных, что тоже влияет на скорость работы алгоритмов. The paper discusses the structure of a convolutional neural network and the mathematical methods used to calculate its values. To improve the classification accuracy, segmentation methods are proposed. Various ways of optimizing the initial data set are also considered, which also affects the speed of the algorithms.