|
|
Adaptace neuronových sítí na cílového pisatele
Sekula, Jakub ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá adaptací neuronových sítí na pisatele s cílem zlepšení rozpoznání ručně psaného písma tohoto pisatele. Metoda, kterou používám, je rychlá, vyžaduje malou trénovací množinu dat a využívá regularizaci, která se snaží udržet distribuci regularizovaných vah adaptační sítě podobnou té z předadaptační sítě. Tuto metodu jsem testoval nad datasetem tištěných textů IMPACT a datasetem ručně psaných textů. Nad datasetem ručně psaných textů se mi na dvou denících podařilo snížit chybovost z počátečních 10,82 % a 1,82 % na chybovost 8,48 % a 0,77 % v rámci malého počtu adaptačních iterací a připoužití malého množství trénovacích řádků. Na datasetu IMPACT se mi podařilo snížit chybovost nad polské historické písmo z počáteční chybovosti 32,88 % na 5,30 %.
|
|
|
Adaptace neuronových sítí na cílového pisatele
Sekula, Jakub ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá adaptací neuronových sítí na pisatele s cílem zlepšení rozpoznání ručně psaného písma tohoto pisatele. Metoda, kterou používám, je rychlá, vyžaduje malou trénovací množinu dat a využívá regularizaci, která se snaží udržet distribuci regularizovaných vah adaptační sítě podobnou té z předadaptační sítě. Tuto metodu jsem testoval nad datasetem tištěných textů IMPACT a datasetem ručně psaných textů. Nad datasetem ručně psaných textů se mi na dvou denících podařilo snížit chybovost z počátečních 10,82 % a 1,82 % na chybovost 8,48 % a 0,77 % v rámci malého počtu adaptačních iterací a připoužití malého množství trénovacích řádků. Na datasetu IMPACT se mi podařilo snížit chybovost nad polské historické písmo z počáteční chybovosti 32,88 % na 5,30 %.
|
host ::
RSS.