Применение сверточных нейронных сетей для распознавания изображений

В докладе рассмотрена структура нейронной сети и математические методы, используемые для подсчета ее значений. Приведены основные составные части сети, влияющие на результат. Показаны различные архитектуры нейронной сети. Приведена схема работы сверточного слоя и смещение в нем. Пояснено правило работы активационной функции, которая для наглядности подкреплена рисунком. Приведены различные способы использования методов сегментации в машинном обучении в сверточных нейронных сетях. Показан принцип действия субдискретизирующего слоя в нейронной сети, который дает возможность менять длину и высоту активационных карт. При расположении этого слоя после ReLU получившиеся изображения можно сжать.