Evaluación de técnicas para mejorar la inicialización de parámetros en redes neuronales convolucionales.
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2018Editor
Instituto Tecnológico MetropolitanoCitação
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Resumo
Este documento corresponde al reporte de resultados del trabajo realizado como
pasantía de investigación en la Universidad de Texas el Paso (UTEP) en el marco
del proyecto: “Aplicaciones de visión por computador: programa conjunto de
formación en investigación itm – utep”.
El objeto del trabajo fue evaluar el desempeño de un esquema de inicialización de
parámetros, propuesto por los investigadores de UTEP Diego Aguirre y Olac
Fuentes, y compararlo con esquemas clásicos. En el primer conjunto de
experimentos se evalúa el esquema variando sus hiperparámetros para hallar
valores óptimos y en el segundo conjunto de experimentos se compara su
desempeño con esquemas de inicialización clásicos. Los dos conjuntos de
experimentos se realizan en dos redes convolucionales preentrenadas y en una
red neuronal convolucional. Además, se evalúa la red neuronal, con el nuevo
esquema, preinicializando sus capas convolucionales con filtros de Gabor y con
matrices ortogonales para comparar su desempeño. En todos los experimentos
realizados el esquema de inicialización propuesto por los investigadores de la
UTEP converge más rápido y generaliza mejor que los esquemas clásicos.
Palavras chave
Filtros de Gabor; Inteligencia artificial; Redes neuronales convolucionales; Esquema de inicialización de parámetros; Visión por computador; Comprensión de imágenesCollections
- Ingeniería Mecatrónica [142]