Evaluation of Transfer Learning Techniques in Neural Networks with Tiny-scale Training Data

Abstract

Resumo. 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.