convolutional neural network; leaf disease classification; Mish activation function; optimization; PlantVillage dataset; support vector machine; Inception module

У статті розглянуто застосування методів глибокого машинного навчання для виявлення хвороб листя томатів. Метою дослідження є підвищення точності класифікації зображень хворих рослин за допомогою модифікації згорткових нейронних мереж (ЗНМ), що поєднує модуль Inception, функцію активації Mish і пакетну нормалізацію. Запропонований підхід дав змогу отримати кращі результатив порівнянні з базовими моделями ЗНМ і методом опорних векторів. Для оцінки моделі використано набір даних PlantVillage, що містить зображення хворих і здорових рослин.