論文の概要: Effect of Different Batch Size Parameters on Predicting of COVID19 Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05534v1
- Date: Thu, 10 Dec 2020 09:25:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-15 19:56:54.922687
- Title: Effect of Different Batch Size Parameters on Predicting of COVID19 Cases
- Title（参考訳）: バッチサイズパラメータの違いがcovid-19の予測に及ぼす影響
- Authors: Ali Narin and Ziynet Pamuk
- Abstract要約: 異なるバッチサイズがCOVID19および他のクラスの検出成績に及ぼす影響について検討した。
最も高いCOVID19検出率はBH = 3に対して95.17%であり、全体的な精度値はBH = 20で97.97%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The new coronavirus 2019, also known as COVID19, is a very serious epidemic
that has killed thousands or even millions of people since December 2019. It
was defined as a pandemic by the world health organization in March 2020. It is
stated that this virus is usually transmitted by droplets caused by sneezing or
coughing, or by touching infected surfaces. The presence of the virus is
detected by real-time reverse transcriptase polymerase chain reaction (rRT-PCR)
tests with the help of a swab taken from the nose or throat. In addition, X-ray
and CT imaging methods are also used to support this method. Since it is known
that the accuracy sensitivity in rRT-PCR test is low, auxiliary diagnostic
methods have a very important place. Computer-aided diagnosis and detection
systems are developed especially with the help of X-ray and CT images. Studies
on the detection of COVID19 in the literature are increasing day by day. In
this study, the effect of different batch size (BH=3, 10, 20, 30, 40, and 50)
parameter values on their performance in detecting COVID19 and other classes
was investigated using data belonging to 4 different (Viral Pneumonia, COVID19,
Normal, Bacterial Pneumonia) classes. The study was carried out using a
pre-trained ResNet50 convolutional neural network. According to the obtained
results, they performed closely on the training and test data. However, it was
observed that the steady state in the test data was delayed as the batch size
value increased. The highest COVID19 detection was 95.17% for BH = 3, while the
overall accuracy value was 97.97% with BH = 20. According to the findings, it
can be said that the batch size value does not affect the overall performance
significantly, but the increase in the batch size value delays obtaining stable
results.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID19)は、2019年12月以来数千人、あるいは数百万人が死亡している非常に深刻な流行だ。
2020年3月に世界保健機関によってパンデミックとして定義された。
このウイルスは、通常、くしゃみによって引き起こされる液滴や、感染した表面に触れることによって伝染する。
ウイルスの存在は、鼻や喉から採取したスワブの助けを借りてリアルタイム逆転写酵素ポリメラーゼ連鎖反応(rRT-PCR)によって検出される。
また、X線およびCTイメージング法もこの方法をサポートするために用いられる。
rRT-PCR検査の精度は低いことが知られているため、補助的診断法は非常に重要である。
コンピュータ支援診断・検出システムは特にX線とCT画像の助けを借りて開発されている。
文献中のcovid-19の検出に関する研究は日々増加している。
本研究では,BH=3,10,20,30,40,50の異なるバッチサイズ (BH=3,10,20,30,40,50) のパラメータ値が,4つの異なる(ウイルス性肺炎,COVID19,正常,細菌性肺炎)クラスに属するデータから検出した。
この研究は、事前訓練されたResNet50畳み込みニューラルネットワークを用いて行われた。
得られた結果から,トレーニングデータとテストデータに密着した評価を行った。
しかし, バッチサイズが大きくなるにつれて, テストデータの定常状態が遅れることが観察された。
BH = 3では95.17%、BH = 20では97.97%であった。
その結果,バッチサイズ値は全体の性能に大きく影響しないが,バッチサイズ値の増加は安定した結果を得るのに遅れることがわかった。
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