{"id":904,"date":"2019-06-28T16:21:55","date_gmt":"2019-06-28T19:21:55","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/?p=904"},"modified":"2019-06-28T16:21:55","modified_gmt":"2019-06-28T19:21:55","slug":"banca-de-tcc-matheus-ianzer-hertzog","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/banca-de-tcc-matheus-ianzer-hertzog\/","title":{"rendered":"Banca de TCC &#8211; Matheus Ianzer Hertzog"},"content":{"rendered":"<p>UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong><br \/>\n<strong> CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong><br \/>\n<strong> TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: center\">Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2019\/1)<\/p>\n<p style=\"text-align: center\">An analysis of the regularizer Spreadout in image classification using deep neural networks<br \/>\npor<br \/>\nMatheus Ianzer Hertzog\n<\/p>\n<p>Curso:<br \/>\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n<p>Banca:<br \/>\nRicardo de Araujo Matsumura (orientador(a))<br \/>\nProf. Ulisses Brisolara Correa (coorientador(a))<br \/>\nTiago Thompsen Primo<br \/>\nPedro Ballester<\/p>\n<p>Data: 04 de julho de 2019<\/p>\n<p>Hora: 15:10<\/p>\n<p>Local: Campus II, sala 106<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><!--more-->Resumo do Trabalho:\n<\/p>\n<p>Aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 uma sub\u00e1rea da Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o que visa a constru\u00e7\u00e3o de algoritmos capazes de melhorar o seu desempenho em uma tarefa espec\u00edfica enquanto realiza a mesma, esses algoritmos dominaram tarefas como reconhecimento de voz, classifica\u00e7\u00e3o de imagem, e processamento de linguagem natural. Redes neurais artificiais s\u00e3o os principais modelos computacionais da \u00e1rea de aprendizado de m\u00e1quina e inicializar esses modelos n\u00e3o \u00e9 uma tarefa trivial. Este trabalho visa revisar as principais t\u00e9cnicas de inicializa\u00e7\u00e3o de redes neurais convolucionais e tamb\u00e9m incrementar a t\u00e9cnica Spreadout, que consiste em descorrelacionar filtros convolucionais a partir de alguma m\u00e9trica especificada a priori. Para isso \u00e9 realizado o estudo do Spreadout utilizando tr\u00eas m\u00e9tricas diferentes: correla\u00e7\u00e3o de Pearson, coeficiente de correla\u00e7\u00e3o RV, e dist\u00e2ncia euclidiana. E tamb\u00e9m \u00e9 realizado a compara\u00e7\u00e3o das t\u00e9cnicas de inicializa\u00e7\u00e3o tradicionais de redes neurais convolucionais com o Spreadout em duas arquiteturas de redes neurais convolucionais: AlexNet e WideResnet. \u00c9 demonstrado atrav\u00e9s dos resultados obtidos que o Spreadout pode melhorar razoavelmente ou piorar a performance da rede em termos de acur\u00e1cia final e tempo de converg\u00eancia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2019\/1) An analysis of the regularizer Spreadout in image classification using deep neural networks por Matheus Ianzer Hertzog Curso: Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o Banca: Ricardo de Araujo Matsumura (orientador(a)) Prof. Ulisses Brisolara Correa (coorientador(a)) Tiago Thompsen Primo Pedro Ballester Data: 04 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":800,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-904","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-bancas"],"jetpack_featured_media_url":"","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/904","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/users\/800"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=904"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/904\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":906,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/904\/revisions\/906"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=904"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=904"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=904"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}