Аннотация:
В данной работе решена задача построения сверточной нейронной сети, способной распознавать рукописные символы на сильно зашумленных изображениях с точностью, сопоставимой с человеческой. При этом обучение классификатора происходит по размеченной базе сильно зашумленных изображений, в которой 5% обучающих примеров размечено неправильно.
Ключевые слова:сверточные нейронные сети, распознавание изображений, машинное обучение, обучение с учителем.
Полный текст:
PDF файл (358 kB)