A Convolutional Autoencoder Topology for Classification in High-Dimensional Noisy Image Datasets

Deep convolutional neural networks have shown remarkable performance in the image classification domain. However, Deep Learning models are vulnerable to noise and redundant information encapsulated into the high-dimensional raw input images, leading to unstable and unreliable predictions. Autoencode...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Sensors (Basel, Switzerland) Ročník 21; číslo 22; s. 7731
Hlavní autoři:	Pintelas, Emmanuel, Livieris, Ioannis E., Pintelas, Panagiotis E.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 20.11.2021 MDPI
Témata:	Classification computer vision convolutional autoencoders convolutional neural networks Datasets Deep learning dimensionality reduction image classification Machine learning Noise Parameter estimation
ISSN:	1424-8220, 1424-8220
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!