Evaluation of Transfer Learning Techniques in Neural Networks with Tiny-scale Training Data
| cic.institucionOrigen | Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada (LIFIA) | |
| cic.isFulltext | SI | |
| cic.isPeerReviewed | SI | |
| cic.lugarDesarrollo | Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada (LIFIA) | |
| cic.parentType | Artículo | |
| cic.version | Publicada | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-15T17:18:07Z | |
| dc.date.available | 2025-04-15T17:18:07Z | |
| dc.identifier.uri | https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/12463 | |
| dc.title | Evaluation of Transfer Learning Techniques in Neural Networks with Tiny-scale Training Data | en |
| dc.type | Artículo | |
| dcterms.abstract | This paper rigorously analyzes the process of building a deep neural network for image recognition and classification using Transfer Learning techniques. The biggest challenge is assuming that the training dataset is very small. The research is based on addressing a particular case study, the income of donations to the Food Bank of La Plata. The results obtained corroborate that the techniques analyzed are appropriate to solve tasks of detection and classification of images even in cases in which there is a very moderate number of samples. | en |
| dcterms.abstract | Este artigo analisa rigorosamente o processo de construção de uma rede neural profunda para reconhecimento e classificação de imagens usando técnicas de Transfer Learning. O maior desafio é assumir que o conjunto de dados de treinamento é muito pequeno. A pesquisa se baseia em abordar um estudo de caso particular, a receita de doações ao Banco de Alimentos de La Plata. Os resultados obtidos corroboram que as técnicas analisadas são adequadas para resolver tarefas de detecção e classificação de imagens mesmo em casos em que há um número muito moderado de amostras. | pt |
| dcterms.creator.author | Pérez, Gabriela Alejandra | |
| dcterms.creator.author | Jacinto, Milagros | |
| dcterms.creator.author | Moschettoni, Martín | |
| dcterms.creator.author | Pons, Claudia Fabiana | |
| dcterms.identifier.other | DOI: 10.5281/zenodo.10032244 | |
| dcterms.identifier.other | ISSN: 2446-7634 | |
| dcterms.identifier.url | https://doi.org/10.5281/zenodo.10032244 | |
| dcterms.isPartOf.issue | vol. 1, no. 17 | |
| dcterms.isPartOf.series | Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação | |
| dcterms.issued | 2023-10 | |
| dcterms.language | Inglés | |
| dcterms.license | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (BY-NC-ND 4.0) | |
| dcterms.subject | machine learning | en |
| dcterms.subject | transfer learning | en |
| dcterms.subject | pre-trained models | en |
| dcterms.subject | small dataset | en |
| dcterms.subject | food bank | en |
| dcterms.subject | Keras | en |
| dcterms.subject | Convolutional Neural Networks | en |
| dcterms.subject.materia | Ciencias de la Computación e Información |
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