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效能可調式模型集合學習架構與應用

為了解決PyTorch 博客 來的問題，作者蔡松霖 這樣論述：

隨著大數據時代的到來和深度學習領域軟硬體的成熟，讓開發出相關應用不再是極為困難的任務。TensorFlow、Keras、PyTorch等主流框架受到全球開發者的歡迎。然而現有深度學習工具的固有缺陷，卻是使用者難以克服的障礙。傳統上高度複雜的多層次演算法形成類似於一個不可打開的黑盒子，最終形成的最佳模型也無法詳細地拆解分析，導致使用者無法自己有效的改進模型。由於訓練數據存在著偏見(bias)，再加上模型無法提煉出明確的規律，所以深度學習模型結果一定混雜了部分錯誤的知識，導致產生「系統性錯誤」，以至於無法達到使用者要求的正確率。本篇論文目的在探討現有深度學習工具之分析改進和應用，並提出方法解決現

有深度學習的系統性缺陷。我們探討從原始模型預測錯誤的資料中學習次級模型(secondary models)，進而以模型集合(model set)提升準確率的深度學習工具改善架構和三種學習方法。前兩種方法是針對所有錯誤的資料去學習次級模型，第三種方法是針對最容易互相混淆的類別去學習次級模型。我們將所提出的架構套用在廣受歡迎的四個不同深度學習工具VGGNet、AlexNet、GoogLeNet、和ResNet上，並以土耳其伊茲密爾的一家超市收集的9種不同的海產品、COVID-19陽性病例的胸部X光圖像資料庫和被診斷為腦瘤的病人的腦部X光圖像組成的不同應用領域資料集進行實驗，測試所提方法的普遍性和準

確率，同時比較資料量大小與訓練和預測時間的關係。實驗結果顯示我們的方法確實能有效提升各種深度學習工具的整體準確率，而且增加模型的數量並不會使得訓練和預測時間也跟著爆炸性成長。

多重任務型捲積神經網路及其在三軸機械手臂之控制應用

為了解決PyTorch 博客 來的問題，作者關宏志 這樣論述：

本論文提出使用樹莓派4(Raspberry Pi 4)搭配網路攝影機，執行多任務影像辨識，並利用3軸機械手臂執行物件定位之系統整合，主要研究目的是透過使用機器影像辨識方式，來達成在物件相似度高、種類多的情況下，能避免使用高成本的人力進行物件的分類工作，在辨識方面，本論文同時使用2種捲積神經網路模型，將訓練完成的模型佈署至樹莓派4，經由網路攝影機取得即時影像進行物件形狀與編號數字的辨識分工，透過通訊協定Modbus TCP傳遞辨識結果至可程式控制器(PLC)，操控機械手臂完成指定位置定位。使用的捲積神經網路經由訓練，準確率為形狀辨識模型100%與數字辨識模型96.39%，實際用於機械手臂定位時

也擁有非常高的精準度。