ИТ КРЫМ: ITPARK FEST 2023 Михаил Желудев HD

«Обучаемые активационные функции в квазинейронных сетях».
Нейронные сети несут в себе огромный потенциал, но сейчас мы используем их минимальные возможности (да-да, представьте, если сейчас — это минимальный функционал, каких масштабов можно достичь в будущем?).

Почему минимальные возможности? Из-за трудностей, с которыми сталкиваются специалисты, обучая классические нейронные сети: недообучение и необходимость в переобучении сети, требование значительного времени, необходимость ручного процесса подбора гиперпараметров модели, аугментации данных, синтеза датасета, изменение архитектуры сети.

И в итоге процесс обучения сложной модели из автоматического процесса превращается в ручное декоративно-прикладное искусство.
Михаил Желудев предлагает новый подход обучения сетей, который позволит автоматизировать процесс, преодолевая существующие трудности.
Михаил Желудев
— Кандидат физико-математических наук.
— Опыт 20 лет в сфере видеоаналитики.