論文の概要: Heuristic Hyperparameter Optimization for Convolutional Neural Networks
using Genetic Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07087v1
- Date: Tue, 14 Dec 2021 01:08:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-15 15:17:46.984517
- Title: Heuristic Hyperparameter Optimization for Convolutional Neural Networks
using Genetic Algorithm
- Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いた畳み込みニューラルネットワークのヒューリスティックハイパーパラメータ最適化
- Authors: Meng Zhou
- Abstract要約: コロナウイルス感染症2019、新型コロナウイルスは歴史上最も深刻な病気の1つである。
X線画像は、新型コロナウイルス感染症の典型的な特徴を特定する強力なツールである。
深部モデルを用いて、患者の胸部X線から疾患の存在を特定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.195110576501161
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, people from all over the world are suffering from one of the
most severe diseases in history, known as Coronavirus disease 2019, COVID-19
for short. When the virus reaches the lungs, it has a higher probability to
cause lung pneumonia and sepsis. X-ray image is a powerful tool in identifying
the typical features of the infection for COVID-19 patients. The radiologists
and pathologists observe that ground-glass opacity appears in the chest X-ray
for infected patient \cite{cozzi2021ground}, and it could be used as one of the
criteria during the diagnosis process. In the past few years, deep learning has
proven to be one of the most powerful methods in the field of image
classification. Due to significant differences in Chest X-Ray between normal
and infected people \cite{rousan2020chest}, deep models could be used to
identify the presence of the disease given a patient's Chest X-Ray. Many deep
models are complex, and it evolves with lots of input parameters. Designers
sometimes struggle with the tuning process for deep models, especially when
they build up the model from scratch. Genetic Algorithm, inspired by the
biological evolution process, plays a key role in solving such complex
problems. In this paper, I proposed a genetic-based approach to optimize the
Convolutional Neural Network(CNN) for the Chest X-Ray classification task.
- Abstract（参考訳）: 近年、世界中の人々が、新型コロナウイルス(COVID-19)として知られる史上最も深刻な病気の1つに苦しんでいる。
ウイルスが肺に達すると、肺肺炎や敗血症を引き起こす確率が高くなる。
X線画像は、新型コロナウイルス感染症の典型的な特徴を特定する強力なツールである。
放射線科医や病理学者は、感染した患者の胸部x線にはグラウンドグラスの不透明性が見られ、診断過程における基準の1つとして使用できると観察した。
過去数年間、ディープラーニングは画像分類の分野でもっとも強力な手法の1つであることが証明されてきた。
正常者と感染者の間で胸部x線が有意な差があるため、深部モデルを用いて患者の胸部x線から疾患の存在を同定することができた。
多くの深層モデルは複雑であり、多くの入力パラメータで進化する。
デザイナーは、特にスクラッチからモデルを構築する際に、深層モデルのチューニングプロセスに苦労することがある。
生物学的進化過程に触発された遺伝的アルゴリズムは、このような複雑な問題を解決する上で重要な役割を果たす。
本稿では,チェストX線分類タスクに対して,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を最適化するための遺伝的アプローチを提案する。
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