A Fusion of Transfer Learning with Osprey Optimization Algorithm Based Student Engagement Detection for Improving Performance of Virtual Classroom Environments
यह शोध पत्र FTLSED-VCOOA ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो वर्चुअल क्लासरूम वातावरण में छात्र जुड़ाव का प्रभावी ढंग से पता लगाने और प्रदर्शन में सुधार करने के लिए एडेप्टिव द्विपक्षीय फ़िल्टरिंग (adaptive bilateral filtering), फीचर एक्सट्रैक्शन के लिए स्क्वीज़नेट (SqueezeNet), शैलो कैप्सनेट्स (Shallow CapsNets) और मोबाइलनेटV2 (MobileNetV2) के संलयन, एक CNN-LSTM क्लासिफायर और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए ऑस्प्रे ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम (Osprey Optimization Algorithm) को एकीकृत करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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