I detta dokument presenterar vi en studie om urval i stora utbildningsdata för CNN-baserad klassificering. För att göra det strukturerar vi indatamängden i en nätverksrepresentation, nämligen den relativa grannskapsgrafen, och extraherar sedan några vektorer av intresse. Den föreslagna metoden för förval utvärderas i samband med handskriven teckenigenkänning, med hjälp av två datauppsättningar, upp till flera hundra tusentals bilder. Det visas att det grafbaserade förurvalet kan minska utbildningsdatamängden utan att försämra igenkänningsnoggrannheten hos en icke på förhand tränad CNN-grund modell.
Rayar m.fl. REF föreslår förvalsmetod för CNN-baserad klassificering och utvärderar den i handskriven teckenigenkänning i bilder.
CNN Training with Graph-Based Sample Preselection: Application to Handwritten Character Recognition
{'venue': '2018 13th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems (DAS)', 'journal': '2018 13th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems (DAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}