Аннотация:В работе исследована точность классификации на датасете Best Artworks of all time, состоящем из 8118 изображений, принадлежащих кисти 49 художников. Для классификации применялась известная сеть Resnet50 и собственная легковесная сверточная нейронная сеть. Проведено обучение сетей и изучена проблема переобучения, преодолеть которую помогла аугментация изображений.
Точность обучения нейронной сети собственной архитектуры составила 44.8%, что вряд ли годится для практического применения, но и Resnet50 смогла правильно классифицировать художников лишь в 59% случаев. Похоже, что база не совсем подходит для обучения нейронных сетей и её следует сбалансировать.