Аннотация:Сверточные нейронные сети были предложены как математическая модель зрительной коры мозга. В настоящее время они занимают прочные лидирующие позиции среди подходов к решению задач распознавания образов и детектирования объектов на изображении. Механизмы работы сети сложны и малоизучены. Заранее не ясно какая архитектура сети подойдет для решения той или иной задачи. Выбор архитектуры на сегодняшний момент - это искусство. От архитектуры зависит как качество, так и время работы сети, сложность проводимых вычислений.
Камилову Д.У. была поставлена задача разобраться в механизмах работы сверточных нейронных сетей на каком-нибудь примере, оценить вычислительные способности различных архитектур.
Джахонгиру удалось на примере распознавания рукописных цифр сравнить различные известные архитектуры, изучить основные подходы и алгоритмы, используемые при формировании и обучении сверточных нейронных сетей. Используя комбинации различных архитектур удалось в некотором смысле превзойти действующий мировой рекорд распознавания на базе MNIST.