Перевод названия: FEATURE SELECTION FOR NEURAL NETWORK CLASSIFICATION
Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Актуальные проблемы авиации и космонавтики; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2019
Ключевые слова: neural networks, genetic algorithm, feature selection, нейронные сети, генетический алгоритм, отбор признаков
Аннотация: Исследуется влияние количества признаков, используемых при обучении нейросетевой модели, на эффективность и скорость её обучения. При настройке нейронной сети предлагается использовать двухкритериальный эволюционный алгоритмNSGA2 для минимизации количества используемых признаков и максимизации точности классификации. The article inПоказать полностьюvestigates the influence of the number of features used in the training of the neural network model on the efficiency of the neural network model and the speed of its training.It is proposed to use the NSGA2 two-criteria evolutionary algorithm to minimize the number of the used features and to maximize the classification accuracy while training the model
Журнал: Актуальные проблемы авиации и космонавтики
Выпуск журнала: 2
Номера страниц: 51-53
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"