| dc.contributor.advisor | Головко, Владимир Адамович | |
| dc.contributor.author | Монтик, Николай Сергеевич | |
| dc.coverage.spatial | Петрозаводск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2024-10-11T13:26:50Z | |
| dc.date.available | 2024-10-11T13:26:50Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Монтик, Н. С. Сравнение различных оптимизаторов на датасете MNIST и его вариациях при использовании функции LeakyReLU = Comparison of Different Optimizers on Mnist Dataset and its Variations Using Leakyrelu Function / Н. С. Монтик ; науч. рук. В. А. Головко. – Текст : непосредственный // Наука и образование – 2024 : сборник статей Международной научно-практической конференции, Петрозаводск, 11 апреля 2024 г. / Международный центр научного партнерства «Новая наука» ; под общей редакцией И. И. Ивановской, М. В. Посновой. – Петрозаводск : МЦНП «НОВАЯ НАУКА», 2024. – ISBN 978-5-00215-350-3. – С. 182–187. – Библиография: с. 187 (1 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/45966 | |
| dc.description | Montik, Nikolay Sergeevich. Comparison of different optimizers on the MNIST dataset and its variations using the LeakyReLU function | ru_RU |
| dc.description.abstract | В статье рассмотрено сравнение различных оптимизаторов при функции активации LeakyReLU. Правильный выбор
алгоритма оптимизации имеет большое значение для точности классификации и скорости обучения нейронной сети. В качестве датасета для проверки будет использоваться классический датасет MNIST, а также его вариации: KMNIST и FashionMNIST. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | МЦНП «НОВАЯ НАУКА» | ru_RU |
| dc.title | Сравнение различных оптимизаторов на датасете MNIST и его вариациях при использовании функции LeakyReLU | ru_RU |
| dc.type | Научный доклад (Working Paper) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.032.26 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | The paper deals with the comparison of different optimizers using LeakyReLU activation function. The correct choice of the optimization algorithm is important for the classification accuracy and training speed of the neural network. The classic MNIST dataset and its variations: KMNIST and FashionMNIST will be used as validation datasets. | ru_RU |
