Выводы

Предложенная топология свёрточной нейронной сети обеспечивает необходимую надежность и инвариантность к искажениям и зашумлениям входного сигнала, что позволяет создать на ее базе систему выделения сюжетной части изображения.

Предложенные модификации процесса обучения, состоящие в использова-

(2 ^

нии функции активации у = 1.7159tanh — х , стохастического режима обу-

чЗ у

чения и алгоритма подстройки скорости обучения на каждой итерации обес-печивают качественный процесс обучения нейронной сети.

Введенные в нейронную сеть модификации в виде добавления в слой С1 дополнительной свёрточной плоскости и использования указанной выше активационной функции позволяют ускорить процесс обучения нейронной сети, улучшают ее обобщающие и классифицирующие способности, позволяют использовать данную программную систему для решения практических задач в системах видеонаблюдения и контроля доступа.