Оптимізація глибокої нейронної мережі на основі використання циклічно-косинусоїдної зміни коефіцієнта швидкості навчання та ансамблювання моделей

Abstract

У даній роботі проаналізовано особливості використання циклічно-косинусоїдної зміни коефіцієнта швидкості навчання для створення ансамблю комбінаційних моделей автокодера та згорткової нейронної мережі.

In this work have been analyzed the features of using the cosine annealing learning rate for creating an ensemble for combination model of autocoder and convolutional neural network.