Существует задача обучить нейросеть для распознавания букв и цифр на автомобильном номере. Алгоритм распознавания сегментирует номер на символы, бинаризует каждый символ, приводит к размеру 10/15 пикселей, результат передает нейросети в виде вектора из 150 значений(0 черный 1 белый пиксель). Всего нейросети 3: буквы, цифры, цифры региона. Сами нейросети в 5 слоев полно-связные (150-116-100-100-10/12) метод обучения incremental обучение проводилось в FANN.
Для обучение и теста используя реальные фото номеров снятые с разных камер в разных условиях. Тестовая выборка разбита на 7 частей (7 разных камер). Необходимо было проверить эффективность применение бустинга при обучение этих нейросетей.
- обучение применяя бустинг. Брал 1000 образцов(выборка для обучения) обучал сети, распознавал ей дорогие 2000 образцов те что были распознаны не правильно добавлял их в выборку для обучения снова обучал сети, и так пока не закончились образцы. в итоге концечная выборка состояла из 15000 образцов (всего 50000)
- берем все образцы и обучаем сеть. но для то чтобы посмотреть на скорость обучения и сравнить с первым методом обучал частями по 10 000( 10 … 20….50000).
График для обучения с битенгом, по оси Х величина выборки по Y процент верно распознанных в тестовых выборках (в номерах по 7-8 символов ошибки умножаются, к тому же образцы сильно разнятся так как камеры разные условия и т.п. поэтому числа не высокие но задача была сравнить)
И такой же график но с обучением без бустинга.
И для сравнения возьмем среднее обоих методов обучения нормализуем по оси х.
По результатам сравнения можно сделать вывод: применение бустинга в обучении нейросетей для распознавания символов (в честности номеров автомобилей) дает худшей результат чем обучение на все выборке. Хотя стоит заметить что выборка для обучения с бустингом получилась в 3 раза меньше и скорость обучения нейросетей была в 9 раз выше.
iskees 