![](/images/graphics-bg.png)
On the Brittleness of Handwritten Digit Recognition Models
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-11-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
هندسة مدنية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Handwritten digit recognition is an important benchmark task in computer vision.
Learning algorithms and feature representations which offer excellent performance for this task have been known for some time.
Here, we focus on two major practical considerations: the relationship between the the amount of training data and error rate (corresponding to the effort to collect training data to build a model with a given maximum error rate) and the transferability of models' expertise between different datasets (corresponding to the usefulness for general handwritten digit recognition).
While the relationship between amount of training data and error rate is very stable and to some extent independent of the specific dataset used—only the classifier and feature representation have significant effect—it has proven to be impossible to transfer low error rates on one or two pooled datasets to similarly low error rates on another dataset.
We have called this weakness brittleness, inspired by an old Artificial Intelligence term that means the same thing.
This weakness may be a general weakness of trained image classification systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Seewald, Alexander K.. 2011. On the Brittleness of Handwritten Digit Recognition Models. ISRN Machine Vision،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501806
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Seewald, Alexander K.. On the Brittleness of Handwritten Digit Recognition Models. ISRN Machine Vision No. 2012 (2012), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501806
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Seewald, Alexander K.. On the Brittleness of Handwritten Digit Recognition Models. ISRN Machine Vision. 2011. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501806
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-501806
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)