Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây - 6
Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây - 6 Trang 61 Trang 62 Trang 63 Trang 64 Trang 65 Trang 66 Trang 67 Trang 68 Trang 69
Tài liệu Học Sâu miễn phí chọn lọc, free không cần đăng nhập, download hay tải về
Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây - 6 Trang 61 Trang 62 Trang 63 Trang 64 Trang 65 Trang 66 Trang 67 Trang 68 Trang 69
Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây - 5 Trang 49 Trang 50 Trang 51 Trang 52 Trang 53 Trang 54 Trang 55 Trang 56 Trang 57 Trang 58 Trang 59 Trang 60
Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây - 4 Trang 37 Trang 38 Trang 39 Trang 40 Trang 41 Trang 42 Trang 43 Trang 44 Trang 45 Trang 46 Trang 47 Trang 48
Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây - 3 Trang 25 Trang 26 Trang 27 Trang 28 Trang 29 Trang 30 Trang 31 Trang 32 Trang 33 Trang 34 Trang 35 Trang 36
Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây - 2 Trang 13 Trang 14 Trang 15 Trang 16 Trang 17 Trang 18 Trang 19 Trang 20 Trang 21 Trang 22 Trang 23 Trang 24
Luận Văn Thạc Sĩ Công Nghệ Thông Tin Ứng Dụng Học Sâu Trong Phân Loại Trái Cây - 1 Trang 1 Trang 2 Trang 3 Trang 4 Trang 5 Trang 6 Trang 7 Trang 8 Trang 9 Trang 10 Trang 11 Trang 12
Hình 4.5 Kiểm tra trên tập dữ liệu test 4.2 Kết luận và phướng phát triển Luận văn đã phân tích, thiết kế một mô hình CNN để phân loại trái cây, mô hình sử dụng cả ba kênh RGB để phân lớp ảnh. Kết quả thực nghiệm cho thấy ...
0 Bảng 3.2 Các thông số của mô hình B. Hàm loss Để đánh giá lỗi giữa output của mạng và giá trị ground truth của tập dữ liệu, chúng tôi chọn hàm loss là hàm category cross entropy 𝑚 𝐿(𝑦, 𝑦̂) = − ∑(𝑦 ( 𝑖) log(𝑦̂ ( 𝑖) ) + (1 ...
8 39 Limes 35 Litchi 36 Mandarine 37 Mango 38 Maracuja 39 Nectarine 40 Orange 41 Papaya 42 Passion Fruit 43 Peach 44 Peach Flat 45 Pear 46 Pear Abate 47 Pear Monster 48 Pear Williams 49 Pepino 50 Pineapple 51 Pitahaya Red 52 Plum 53 Pomegranate 54 Quince 55 Raspberry 56 Salak 57 Strawberry 58 ...
(bias), tổng số 23,550 tham số (parameter). Nói cách khác, lớp kết nối đầy đủ (fully – connected layer) sẽ cần số lượng tham số nhiều gấp 40 lần so với lớp tích chập (convolutional layer). Tất nhiên, không thể thực sự làm một so sánh ...