مقارنة أداء خوارزميات في تصنيف الصور.
تفاصيل العمل
مشروع مقارنة أداء خوارزميات تصنيف الصور عن تحليل عملي وقوي لفهم أداء نماذج التعلم العميق في تصنيف الصور من خلال مقارنة أشهر النماذج باستخدام تطبيق عملي من الصفر! تنبيه: تختلف الدقة باختلاف البيانات المرفقة لكل مودل تفاصيل: قمت ببناء وتدريب 3 نماذج مختلفة لمقارنة الأداء: - MLP (Multi-Layer Perceptron) * مكون من 4 طبقات Hidden Layers * الدقة: 55.88% * Loss: 1.28 - CNN (Convolutional Neural Network) * يحتوي على طبقات Convolution + Pooling + Normalization * الدقة: 84.09% * Loss: 0.54 - LeNet Architecture * تطبيق معماري كلاسيكي من الصفر * الدقة: 57.04% * Loss: 1.25
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
