Evaluation of hyperparameters in CNN for detecting patterns in images - Jiménez Moreno, Robinson; Avilés, Oscar; Ovalle, Diana Marcela (Visión electrónica, 2017)
Las técnicas de aprendizaje profundo han surgido como una solución eficaz a los problemas de las actuales técnicas de reconocimiento de patrones, como las redes neuronales. Dentro de estas nuevas técnicas, las redes neuronales convolucionales (CNN) ofrecen una integración al reconocimiento de patrones en imágenes, dados por el conjunto tradicional de procesamiento de imagen más redes neuronales. El presente artículo expone el an´alisis de los diferentes hiperparámetros que implican el entrenamiento de una CNN, que permite validar los efectos en la precisión de la red. Se emplea como imágenes de la base de pruebas, el reconocimiento de medidores de energía eléctrica, logrando obtener una red con una exactitud del 96,32 %.