Convolutional neural networks (CNN) are known to be an effective means to detect and analyze images. Their power is essentially based on the ability to extract out images common features. There exist, however, images involving unique, irregular features or details. Such is a collection of unusual children drawings reflecting the kids imagination and individuality. These drawings were analyzed by means of a CNN constructed by means of Keras-TensorFlow. The same problem - on a significantly higher level - was solved with newly developed family of networks called IgNet that is described in this paper. It proved able to learn by 100 % all the categorical characteristics of the drawings. In the case of a regression task (learning the young artists ages) IgNet performed with an error of no more than 0.4 %. The principles are discussed of IgNet design that made it possible to reach such substantial results with rather simple network topology.


翻译:众所周知,进化神经网络(CNN)是检测和分析图像的有效手段,其力量主要基于提取图像共同特征的能力。然而,存在一些涉及独特、非常规特征或细节的图像。这是一套反映孩子们想象力和个性的特殊儿童绘画集。这些绘画是通过Keras-TensorFlow建造的CNN来分析的。同样的问题――在更高层次上――与本文所描述的新开发的称为IgNet网络的网络大家庭(即IgNet)一起解决的。事实证明,它能够以100%的绝对特征来学习这些图画。在回归任务(学习年轻艺术家年龄)中,IgNet以不超过0.4%的错误执行。对IgNet设计的原则进行了讨论,该设计使得能够以相当简单的网络地形取得如此重大的结果。

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