Práca má kompilačný i implementačný charakter. Pojednáva o špecifickom trénovanú hlbokých neurónových sietí, pri ktorom nevieme, akú konkrétnu odozvu siete pre jednotlivé vzorové obrázky požadujeme, vieme len, že na výstupe chceme dosiahnuť určitú vlastnosť, napríklad, by sieť dávala podobné vektory pre tváre toho istého človeka a rôzne vektory pre tváre rôznych ľudí. Okrem pochopenia a vysvetlenia tohto druhu trénovania, práca spočíva i natrénovaní niektorej existujúcej architektúry siete (napríklad ResNet-18) na vlastnom datasete.
Vysvetliť princíp fungovania metrických chybových funkcií a zostaviť prehľad, na čo všetko boli úspešne použité.
Vytvoriť vlastný dataset vhodný pre trénovanie s metrickou chybovou funkciou a natrénovať vlastný model hlbokého učenia.
RNDr. Andrej Lúčny, PhD.