Deep learning
Custom CNN Development
Eigen convolutionele neural networks bouwen en verbeteren voor visuele classificatietaken.
Het probleem
Een goed model vraagt meer dan lagen stapelen: architectuur, regularisatie en evaluatie moeten samen kloppen.
Aanpak
Iteratief CNN-architecturen ontwerpen, trainen, evalueren en verbeteren op basis van meetbare resultaten.
Resultaat
Betere grip op hoe convolutionele lagen, pooling, activaties en trainingkeuzes modelprestaties beïnvloeden.
Wat ik geleerd heb
Dieper begrip van neural network design en de praktische valkuilen bij training en generalisatie.