論文の概要: Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalmic Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13420v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 14:19:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 14:21:30.899109
• Title: Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalmic Image Classification
• Title（参考訳）: 眼科画像分類のための深部領域適応における重ね合わせ学習
• Authors: Yeganeh Madadi, Vahid Seydi, Jian Sun, Edward Chaum, and Siamak Yousefi
• Abstract要約: ドメイン適応は、十分なラベルデータを取得することが困難な画像分類タスクに有効である。 本稿では,3つのドメイン適応手法を拡張することで,アンサンブル学習を積み重ねるための新しい手法SELDAを提案する。 Age-Related Eye Disease Study (AREDS)ベンチマーク眼科データセットを用いた実験結果から,提案モデルの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.656149405657246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation is an attractive approach given the availability of a large amount of labeled data with similar properties but different domains. It is effective in image classification tasks where obtaining sufficient label data is challenging. We propose a novel method, named SELDA, for stacking ensemble learning via extending three domain adaptation methods for effectively solving real-world problems. The major assumption is that when base domain adaptation models are combined, we can obtain a more accurate and robust model by exploiting the ability of each of the base models. We extend Maximum Mean Discrepancy (MMD), Low-rank coding, and Correlation Alignment (CORAL) to compute the adaptation loss in three base models. Also, we utilize a two-fully connected layer network as a meta-model to stack the output predictions of these three well-performing domain adaptation models to obtain high accuracy in ophthalmic image classification tasks. The experimental results using Age-Related Eye Disease Study (AREDS) benchmark ophthalmic dataset demonstrate the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応は、類似のプロパティを持つが異なるドメインを持つ大量のラベル付きデータの利用可能性を考えると、魅力的なアプローチである。 十分なラベルデータを取得することが困難な画像分類作業に有効である。 本研究では,実世界の課題を効果的に解決するための3つの領域適応手法を拡張して,アンサンブル学習を積み重ねる手法SELDAを提案する。 主要な前提は、ベースドメイン適応モデルを組み合わせると、各ベースモデルの能力を利用してより正確で堅牢なモデルを得ることができるということである。 最大平均偏差(mmd)、低ランク符号化、相関アライメント(coral)を拡張し、3つのベースモデルで適応損失を計算する。 また,2層結合層ネットワークをメタモデルとして利用し,これら3つのドメイン適応モデルの出力予測を積み重ね,眼科画像分類作業の高精度化を図る。 Age-Related Eye Disease Study (AREDS)ベンチマーク眼科データセットを用いた実験結果は,提案モデルの有効性を示した。

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