Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр

Если внимательно посмотреть пример, то автокодировщик в Caffe реализуется «руками» в виде набора стандартных слоев (полносвязные, сигмоидальные и другие), что вполне естественно с точки зрения формирования автокодировщиков. Тем не менее, как таковые встроенные механизмы, упрощающие процедуру создания автокодировщиков, в библиотеке отсутствуют.

Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр

Согласна на счет небольшого разрешения картинок в MNIST.

Спасибо за ссылки!

Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр

1. Ребята сейчас работают над задачей классификации/детектирования лиц. Пробуют восстановить опубликованные в статьях результаты, которые получены с помощью методов глубокого обучения. Надеюсь, что через какое-то время получится опубликовать результаты.

2. Мне казалось, что таких немало, правда, большинство англоязычных.

Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр

Спасибо!

Это исследовательская работа, которая выполнена инициативной группой студентов ННГУ при поддержке компании ITseez. У нас есть исследовательские задачи, которые были бы интересны ITseez. Поэтому о продакшене внутри нашей группы было бы некорректно говорить, а о продакшене внутри компании у нас не так много информации.

Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр

Пожалуйста!

Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр

На данный момент не пробовали. Думаю, что когда начнем работать с более серьезными задачами работать, также придем к ее использованию.
Спасибо!

Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр

Спасибо, обязательно посмотрим.