การประยุกต์แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจำแนกประเภทของโรคในโกโก้

งานวิจัยได้นำเสนอแนวคิดการนำโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้ามาทำการพัฒนาแบบจำลอง งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองในการจำแนกโรคในโกโก้จากภาพถ่ายด้วยเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าและทดสอบประสิทธิภาพของแบบจำลอง การทดลองในรอบแรกของการฝึกไม่มีการปรับข้อมูล และรอบที่สองมีการปรับแต่งข้อมูลด้วยวิธีการขยายภาพ ปรับความว่างของภาพ และวิธีการผสมระหว่างการขยายภาพและปรับความสว่าง ผลการทดลองพบว่า แบบจำลอง Xception ที่ผ่านการปรับแต่งข้อมูลด้วยวิธีการผสมระหว่างการขยายภาพและปรับสีนั้นมีประสิทธิภาพดีที่สุด ส่งผลให้การจำแนกภาพผลโกโก้ที่เป็นโรคและไม่เป็นโรคมีค่าความถูกต้องสูงสุดที่ 0.91 รองลงมาคือ แบบจำลอง InceptionV3 ด้วยค่าความถูกต้องที่ 0.84