Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effect of the regularization hyperparameter on deep learning-based segmentation in LGE-MRI

論文の概要: Effect of the regularization hyperparameter on deep learning-based segmentation in LGE-MRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05661v3
Date: Tue, 15 Dec 2020 13:21:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-15 16:00:21.542665
Title: Effect of the regularization hyperparameter on deep learning-based segmentation in LGE-MRI
Title（参考訳）: LGE-MRIの深層学習に基づくセグメンテーションにおける正規化ハイパーパラメータの効果
Authors: Olivier Rukundo
Abstract要約: この研究では、任意のL2正規化値を用いて、異なるディープラーニングベースのセグメンテーションネットワークを作成する。実験的比較の結果,l2正規化値が小さいほど心筋境界の分画性が向上する可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, the author aims at demonstrating the extent to which the arbitrary selection of the L2 regularization hyperparameter can affect the outcome of deep learning-based segmentation in LGE-MRI. Here, arbitrary L2 regularization values are used to create different deep learning-based segmentation networks. Also, the author adopts the manual adjustment or tunning, of other deep learning hyperparameters, to be done only when 10% of all epochs are reached before achieving the 90% validation accuracy. The experimental comparisons demonstrate that small L2 regularization values can lead to better segmentation of the myocardial boundaries.
Abstract（参考訳）: 本研究では,L2正規化ハイパーパラメータの任意の選択が,LGE-MRIにおける深層学習に基づくセグメンテーションの結果にどの程度影響するかを示すことを目的とする。ここでは、任意のL2正規化値を使用して、異なるディープラーニングベースのセグメンテーションネットワークを作成する。また、著者らは、他のディープラーニングハイパーパラメータのマニュアル調整やチューニングを採用し、90%の精度を達成する前に、すべてのエポックの10%に達する場合にのみ行うようにしている。実験的比較の結果,l2正規化値が小さいほど心筋境界の分画性が向上する可能性が示唆された。

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