Améliorer la classification de CNN à l'aide des filtres pour la reconnaissance des images
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Date
2024-06
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Mohamed Boudiaf University of M'sila
Abstract
La classification des images a fait des progrès significatifs grâce au développement des réseaux de neurones convolutifs. Dans cette note, nous
présentons un modèle de réseau neuronal convolutif simple et efficace sur l'ensemble de données MNIST, l'un des ensembles de données les plus
populaires utilisés dans ce domaine, composé de 70 000 images en niveaux de gris. De nombres manuscrits de 0 à 9, répartis en 60 000 images
pour l'entraînement et 10 000 images pour les tests. Dans le but d'essayer d'améliorer le modèle en termes de performances en utilisant les filtres
suggérés et en comparant ses performances avec un autre modèle qui utilise des filtres par défaut, il a montré des résultats de classification
supérieurs à 96 % et inférieurs au modèle qui utilisait des filtres par défaut, et les performances obtenues étaient acceptables en termes de précision
et de faible erreur de prédiction.
Description
Keywords
traitement des images, CNN, filtres