Применение сверточных искусственных нейронных сетей для классификации товаров целевой группы по выделенным признакам

Бесплатный доступ

В работе рассматривается один из этапов определения кода товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности для товаров, входящих в целевую группу «обувь», состоящий в анализе изображений товарных позиций, присутствующих в сопроводительных документах. Приведено обоснование применения сверточных нейронных сетей для классификации изображений. Рассмотрены возможные подходы к построению специализированных нейросетевых классификаторов. Проведен сравнительный анализ эффективности подходов, основанных на дообучении существующих классификаторов (transfer learning) и на построении сверточных сетей, обученных только на размеченных данных выбранного товарного ассортимента. Исследованы вопросы получения обучающей выборки путем парсинга специализированных сайтов и получения элементов выборки с помощью систем искусственного интеллекта, специализирующихся на генерации изображений по запросу.

Еще

Классификатор, с-инс, классификационный код, искусственный интеллект, нейронные сети, преобразование матриц, стохастический градиентный спуск, визуальные признаки

Короткий адрес: https://sciup.org/14133448

IDR: 14133448

Статья научная