Análise de função de custo aplicadas no algoritmo Retinanet

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Título:	Análise de função de custo aplicadas no algoritmo Retinanet
Título(s) alternativo(s):	Cost function analysis applied to the algorithm Retinanet
Autor(es):	SERRA, Arthur Costa
Palavras-chave:	Função de custo Detecção de Objetos Classificação Regressão Aprendizagem de máquina Loss Function Object Detection Classification Regression Machine Learning
Data do documento:	20-Dez-2019
Editor:	Universidade Federal do Maranhão
Resumo:	As funções de custo são avaliadores do aprendizado obtidos por meio da experiência. Este trabalho demonstra, através da rede neural de detecção de objetos Retinanet, como funciona e qual a importância das funções de custo no processo de aprendizado por meio da descida de gradiente. Evidenciando as funções de custo de classificação e regressão e como elas são mutuamente afetas no contexto de medidores de energia elétrica.
Descrição:	Abstract Cost functions are appraisers of learning gained through experience. This work demonstrates, through the Retinanet object detection neural network, how it works and how important cost functions are in the learning process through gradient descent. Highlighting the classification and regression cost functions and how they are mutually affected in the context of electricity meters.
URI:	http://hdl.handle.net/123456789/4256
Aparece nas coleções:	TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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