論文の概要: Comparison of Convolutional neural network training parameters for detecting Alzheimers disease and effect on visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07981v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 15:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 22:14:14.006220
• Title: Comparison of Convolutional neural network training parameters for detecting Alzheimers disease and effect on visualization
• Title（参考訳）: アルツハイマー病検出のための畳み込みニューラルネットワーク訓練パラメータの比較と可視化への影響
• Authors: Arjun Haridas Pallath, Martin Dyrba
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像データのパターンを検出する強力なツールとなっている。 これまでMRIデータのCNNモデルから得られた精度にもかかわらず、この精度を駆動する特徴や画像領域に関する情報を提供する論文はほとんどなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNN) have become a powerful tool for detecting patterns in image data. Recent papers report promising results in the domain of disease detection using brain MRI data. Despite the high accuracy obtained from CNN models for MRI data so far, almost no papers provided information on the features or image regions driving this accuracy as adequate methods were missing or challenging to apply. Recently, the toolbox iNNvestigate has become available, implementing various state of the art methods for deep learning visualizations. Currently, there is a great demand for a comparison of visualization algorithms to provide an overview of the practical usefulness and capability of these algorithms. Therefore, this thesis has two goals: 1. To systematically evaluate the influence of CNN hyper-parameters on model accuracy. 2. To compare various visualization methods with respect to the quality (i.e. randomness/focus, soundness).
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像データのパターンを検出する強力なツールとなっている。 脳MRIデータを用いた疾患検出の領域において有望な結果が報告されている。 これまでのMRIデータに対するCNNモデルから得られた精度にもかかわらず、この精度を駆動する特徴や画像領域に関する情報はほとんど得られず、適切な手法が欠けているか、適用が難しい。 近年,ツールボックス iNNvestigate が利用可能となり,深層学習可視化のための様々な手法が実装されている。 現在、可視化アルゴリズムの比較は、これらのアルゴリズムの実用的有用性と能力の概要を提供するために大きな需要がある。 したがってこの論文には2つの目標がある。 1.cnnハイパーパラメータがモデルの精度に及ぼす影響を体系的に評価する。 2) 音質(ランダムさ/焦点,音質)について様々な可視化手法を比較する。

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