Кейс
Классификатор изображений CIFAR-10
Свёрточная нейросеть для классификации изображений датасета CIFAR-10
01 Задача
Задача состояла в обучении модели, которая относит изображение к одному из десяти классов CIFAR-10, и вытянуть точность до вменяемого уровня, а не остановиться на baseline
02 Решение
Собрал свёрточную сеть на Keras и TensorFlow, подготовил и аугментировал данных, реализовал свёрточные блоки с регуляризацией против переобучения, подбор гиперпараметров. Обучение и метрики вёл в Jupyter, итоговую модель сохранил для инференса
03 Решённые задачи
- Собрал свёрточную сеть на Keras и TensorFlow для классификации 10 классов
- Поднял точность выше baseline подбором гиперпараметров
- Реализовал свёрточные блоки с регуляризацией против переобучения
- Аугментировал данные и сохранил обученную модель для инференса
04 Результат
Получилась рабочая модель с устойчивой точностью на тесте и сохранёнными весами, которую можно подключать для распознавания изображений без повторного обучения