С появлением подсказок типов (type hints) в Python 3.5+ добавилась опциональная статическая типизация – поэтому эти подсказки так мне нравятся. Теперь я аннотирую ими все мои проекты.

Привет! Меня зовут Елдар, я – Machine Learning Engineer в компании Beeline Казахстан и студент магистратуры в Университете Цукуба. Работаю дистанционно из Японии, занимаюсь улучшением моделей аутентификации лиц.

В моей работе, как и в исследованиях, важно следить за научным прогрессом и понимать ключевые особенности нейронных сетей. Поэтому я решил обучить, сравнить и рассмотреть возможные методы улучшения двух архитектур нейросети: полносвязную сеть и сверточную нейросеть LeNet 5.

Чтобы написать эту статью, я реализовал полносвязную многоуровневую сеть и архитектуру LeNet 5 в TensorFlow и протестировал на наборе данных MNIST по таким характеристикам как время обучения, время вывода (inference time), точность (accuracy) и потери (loss). А также сравнил полученные показатели с современными методами.  Время обучения включает проверку на валидационной выборке после каждой эпохи. Время вывода показывает время, необходимое для вывода результата после вскармливания одного изображения.