Publication:
A method of choosing a pre-trained convolutional neural network for transfer learning in image classification problems

Дата
2020
Авторы
Trofimov, A. G.
Bogatyreva, A. A.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© Springer Nature Switzerland AG 2020.A method of choosing a pre-trained convolutional neural network (CNN) for transfer learning on the new image classification problem is proposed. The method can be used for quick estimation of which of the CNNs trained on the ImageNet dataset images (AlexNet, VGG16, VGG19, GoogLeNet, etc.) will be the most accurate after its fine tuning on the new sample of images. It is shown that there is high correlation (ρ ≈ 0.74, p < 0.01) between the characteristics of the features obtained at the output of the pre-trained CNN’s convolutional part and its accuracy on the test sample after fine tuning. The proposed method can be used to make recommendations for researchers who want to apply the pre-trained CNN and transfer learning approach to solve their own classification problems and don’t have sufficient computational resources and time for multiple fine tunings of available free CNNs with consequent choosing the best one.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Trofimov, A. G. A method of choosing a pre-trained convolutional neural network for transfer learning in image classification problems / Trofimov, A.G., Bogatyreva, A.A. // Studies in Computational Intelligence. - 2020. - 856. - P. 263-270. - 10.1007/978-3-030-30425-6_31
URI
https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-30425-6_31
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85072826057&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000547332800031
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/20034
Коллекции
Публикации