Tasvirlarni klassifikatsiya qilishda xususiyatlarni birlashtirish usuli orqali model aniqligini oshirish - Raximov Baxtiyor Saidovich, Oʻrazmatov Tohir Quronbayevich (SAMARALI TA’LIM VA BARQAROR INNOVATSIYALAR JURNALI, 2024)
Ushbu maqolada tasvirlarni klassifikatsiya qilishda model aniqligini oshirish uchun xususiyatlarni birlashtirish usullari tahlil qilinadi. EfficientNetB0 modelining ishlatilishi, xususan, Global Average Pooling (GAP) va Softmax funksiyalari orqali modelning sinflar orasidagi farqlash qobiliyati oshirilgani ko„rsatilgan. GAP usuli fazoviy o„lchamlarni qisqartirish orqali har bir kanal uchun o„rtacha qiymat hisoblash imkonini beradi va maxsus tortishish koeffitsientlariga ehtiyoj sezmasdan, samaradorlikni oshiradi. Softmax esa chiqish qiymatlarini ehtimollik sifatida ifodalash imkonini beradi. Bu maqola, ayniqsa, tasvir klassifikatsiyasiga qaratilgan konvolyutsion neyron tarmoqlarni samarali ishlatishda foydali bo„lishi mumkin.