論文の概要: OptBA: Optimizing Hyperparameters with the Bees Algorithm for Improved Medical Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08021v2
• Date: Sun, 8 Oct 2023 05:30:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 14:29:35.044388
• Title: OptBA: Optimizing Hyperparameters with the Bees Algorithm for Improved Medical Text Classification
• Title（参考訳）: optba: ミツバチアルゴリズムによるハイパーパラメータの最適化による医用テキスト分類の改善
• Authors: Mai A. Shaaban, Mariam Kashkash, Maryam Alghfeli, Adham Ibrahim
• Abstract要約: 本稿では, ビーズアルゴリズムを利用して, 深層学習モデルのハイパーパラメータを微調整する, OptBA と呼ばれる新しいメカニズムを提案する。 実験の結果,約1.4%の精度向上が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the challenges that artificial intelligence engineers face, specifically in the field of deep learning is obtaining the optimal model hyperparameters. The search for optimal hyperparameters usually hinders the progress of solutions to real-world problems such as healthcare. To overcome this hurdle, the proposed work introduces a novel mechanism called ``OptBA" to automatically fine-tune the hyperparameters of deep learning models by leveraging the Bees Algorithm, which is a recent promising swarm intelligence algorithm. In this paper, the optimization problem of OptBA is to maximize the accuracy in classifying ailments using medical text, where initial hyperparameters are iteratively adjusted by specific criteria. Experimental results demonstrate a noteworthy enhancement in accuracy with approximately 1.4%. This outcome highlights the effectiveness of the proposed mechanism in addressing the critical issue of hyperparameter optimization and its potential impact on advancing solutions for healthcare and other societal challenges.
• Abstract（参考訳）: 人工知能エンジニアが特にディープラーニングの分野で直面する課題の1つは、最適なモデルハイパーパラメータを取得することである。 最適なハイパーパラメータの探索は通常、医療のような現実世界の問題に対する解決策の進行を妨げる。 このハードルを克服するために、最近期待されているswarm intelligenceアルゴリズムであるbeesアルゴリズムを活用し、ディープラーニングモデルのハイパーパラメータを自動的に微調整する「optba」と呼ばれる新しいメカニズムを導入する。 本稿では,初期ハイパーパラメータが特定の基準で反復的に調整される医療用テキストを用いて,病気の分類精度を最大化することを目的とする。 実験の結果,約1.4%の精度向上が認められた。 この結果は、ハイパーパラメータ最適化の重要課題に対処する上で提案するメカニズムの有効性と、医療や他の社会的課題に対するソリューションの進歩に対する潜在的影響を強調している。

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