Конструирование архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN) может быть нетривиальной задачей, учитывая сложности, связанные с изменением размерностей входных данных и настройкой слоев. Для решения этой проблемы предлагается фреймворк - TorchCNNBuilder, который позволяет автоматически создавать сверточные последовательности с учетом пользовательских параметров. Фреймворк тестируется на задаче прогнозирования временных рядов и предоставляет инструментарий для агрегации многомерных временных данных. TorchCNNBuilder открыто доступен и является нативной надстройкой для PyTorch. Разработанный инструментарий предоставляет возможность создания CNN-моделей с минимальным количеством зависимостей и может значительно упростить процесс разработки исследования архитектур подобных моделей.

Кузнецов А.Д., Борисова Ю.И. (науч. рук. Борисова Ю.И.) ОТКРЫТАЯ БИБЛИОТЕКА ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ СОЗДАНИЯ АРХИТЕКТУР СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/12334