От автора: российский разработчик создал метод, который в разы ускоряет работу нейронных сетей за счет повышения эффективности распознавания объектов на фото и видео.
Традиционно для обучения искусственного интеллекта разработчики используют определенную базу фотографий объектов. Чтобы ускорить обучения, нейросети анализируют только эталонный набор снимков или только по небольшому списку признаков. Но эффективность обучения снижается, если на фото представлены объекты из разных классов, которые сравниваются по ограниченному набору характеристик.
Российский программист Андрей Савченко создал новых подход в обучении нейросетей. Он получил название «Метод последовательных тернарных решений». При его использовании ИИ сортирует все изображения на сложные (на которых объекты идентифицируются тяжело) и простые (с хорошо распознаваемыми объектами).
При применении метода Савченко нейросеть сравнивает за раз только несколько основных характеристик объектов. Во время следующей итерации количество признаков увеличивается и т.д.
Данных подход ускоряет идентификацию предметов в 2-10 раз. Кроме этого он значительно дешевле в реализации (по сравнению с существующими методами тернарного перебора на основе классов).
Источник: https://www.sciencedirect.com