Desarrollo de una red neuronal convolucional (CNN) para la distinción de variedades de pólenes en muestras de miel

Abstract

[ES] El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una nueva arquitectura de Red neuronal convolucional (CNN) para el proyecto ¿Polenet¿, así como su posterior estudio de comportamiento con distintos datasets y su comparación frente otras arqui- tecturas CNN estándar.

La función de la red será distinguir entre distintas variedades de pólenes en la miel para la determinación de su variedad. Para ello, el punto de partida será una primera versión de la Red ¿Polenet¿. Una red con una estructura lineal similar a las VGG.

El objetivo principal de esta nueva arquitectura será mejorar la tasa de aciertos de la red, así como, en caso de ser posible disminuir su tamaño para su futura implementación. Para ello se probarán la incorporación y sustitución de distintos tipos de capas, con el objetivo de alinear cada vez más los resultados de la red con el resto de arquitecturas estándar.

Además de la optimización de la arquitectura, se plantearán estrategias adicionales para mejorar el rendimiento del modelo se explorarán técnicas de ensamblado de múltiples redes y técnicas de ajuste de hiperparametros de manera iterativa.