Speaker
Kirill Bunin
(MIPT)
Description
\section{Аннотация}
В данной работе рассматривается применение сетей Колмогорова-Арнольда (далее - KAN) в задачах computer vision. Были рассмотрены классические датасеты, такие как MNIST, CIFAR10, CIFAR100, показана неэффективность использования KAN в качестве выходного слоя в задачах классификации. Также был выделен класс задач, в котором использоание KAN - наиболее эффективно. Эксперименты на датасете DIBCO показали улучшение качества бинаризации документов при добавлении линейных KAN-слоёв в UNET архитектуру.
Primary author
Kirill Bunin
(MIPT)
Co-author
Mr
Alexander Sheshkus
(Smart Engines LLC)
