В статье рассматривается влияние гиперпараметров на эффективность моделей оптического распознавания рукописного текста дореформенного периода на примере рукописных отчетов губернаторов Енисейской губернии XIX в. Проведен сравнительный анализ конфигураций моделей с различными архитектурными компонентами, включая модули нормализации, блоки выделения признаков и предсказатели. Особое внимание уделено роли разрешения входного изображения и размера скрытых слоев в достижении оптимального баланса между точностью предсказания и вычислительными затратами. Полученные результаты позволяют определить ключевые параметры для разработки систем оптического распознавания символов, адаптированных к историческим текстам с нестандартной орфографией и сложной структурой. Перспективы дальнейших исследований включают оценку синтетических методов расширения обучающих данных и анализ альтернативных архитектур, таких как трансформеры.
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации