ConvNetJS демонстрація CIFAR-10

Опис

Ця демонстрація тренує згорткову нейронну мережу з застосуванням набору зображеньCIFAR-10 в браузері, застосовуючи лише Javascript. Цільова точність для цього набору зображень приблизно 90% коли точність людини приблизно 94% (не ідеально, оскільки набір даних може бути дещо неоднозначним). Було використано цей python скрипт для перетворення оригінальних файлів (python версія) на групи зображень, які легко завантажуються в сторінку DOM з тегами img.

Цей набір даних є складнішим і потрібуе трохи більше часу для навчання мережі. Збільшення даних включає в себе випадкове перегортання та випадкове зміщення зображення на 2px по горизонталі та вертикалі.

У полях нижче можливо змінити параметри стохастичного градієнтного спуску та імпульс з часом.

Статистика тренувань

Коефіцієнт навчаня:
Імпульс:
Розмір партії:
Зниження ваги:




Втрати:

Зміна параметрів мережі


Візуалізація роботи мережі

Приклади прогнозу на тестовій вибірці