Отрывок: В каждой использовались все 115 изображений. Далее, на основе каждой выборки было составлено соответственно три набора для кросс- валидации (Таблица 1). Наборы различаются составом тренировочного и тестового множеств. Причем тестовые множества составлены без пересечений. При дублировании изображения подвергались аугментации (эластичная трансформация...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorМухин А. В.ru
dc.contributor.authorКилбас И. А.ru
dc.contributor.authorПарингер Р. А.ru
dc.contributor.authorИльясова Н. Ю.ru
dc.coverage.spatialбалансировка данныхru
dc.coverage.spatialдиагностические изображенияru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialметод градиентного спускаru
dc.creatorМухин А. В., Килбас И. А., Парингер Р. А., Ильясова Н. Ю.ru
dc.date.accessioned2020-08-12 13:05:48-
dc.date.available2020-08-12 13:05:48-
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\441516ru
dc.identifier.citationПрименение метода градиентного спуска для балансировки данных в задачах анализа диагностических изображений / А. В. Мухин, И. А. Килбас, Р. А. Парингер, Н. Ю. Ильясова // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. по материалам VI Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 26-29 мая) : в 4 т. - Тек / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - 2020. - Т. 2. - С. 291-298ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Primenenie-metoda-gradientnogo-spuska-dlya-balansirovki-dannyh-v-zadachah-analiza-diagnosticheskih-izobrazhenii-85274-
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020) : сб. тр. по материалам VI Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 26-29 мая) : в 4 т. - Текru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). - Т. 2 : Обработка изображений и дистанционное зондирование Землиru
dc.titleПрименение метода градиентного спуска для балансировки данных в задачах анализа диагностических изображенийru
dc.typeTextru
dc.citation.epage298ru
dc.citation.spage291ru
dc.citation.volume2ru
dc.textpartВ каждой использовались все 115 изображений. Далее, на основе каждой выборки было составлено соответственно три набора для кросс- валидации (Таблица 1). Наборы различаются составом тренировочного и тестового множеств. Причем тестовые множества составлены без пересечений. При дублировании изображения подвергались аугментации (эластичная трансформация...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 2-291-298.pdf751.1 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.