Исследование возможности повышения точности распознавания нейронной сети при фиксированном числе активных нейронов

В статье исследуется возможность повышения точности нейросетевого классификатора в системе реального времени без ухудшения временных характеристик за счет замены нейронной сети составным классификатором, являющимся двухуровневым деревом. Такая схема позволяет при том же времени классификации увеличить общее число нейронов, задействованных в классификаторе, повышая тем самым его выразительную силу. Экспериментальное исследование предложенного метода производится на примере задачи распознавания символов, тисненых на пластиковых картах.