論文の概要: The Forward-Forward Algorithm as a feature extractor for skin lesion classification: A preliminary study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00617v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 17:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 15:06:31.415799
• Title: The Forward-Forward Algorithm as a feature extractor for skin lesion classification: A preliminary study
• Title（参考訳）: 皮膚病変分類のための特徴抽出器としての前方アルゴリズム:予備的検討
• Authors: Abel Reyes-Angulo and Sidike Paheding
• Abstract要約: 皮膚がんは米国では23%の生存率を示し、診断は遅れている。 ディープラーニング技術は、臨床意思決定自動化に革命をもたらした。 本研究では、バックプロパゲーション(BP)を必要としない新しいタイプのニューラルネットワークを探索する。 FFAは非常に低消費電力のアナログハードウェアを使用していると主張されているが、BPは分類精度の点で優れている傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Skin cancer, a deadly form of cancer, exhibits a 23\% survival rate in the USA with late diagnosis. Early detection can significantly increase the survival rate, and facilitate timely treatment. Accurate biomedical image classification is vital in medical analysis, aiding clinicians in disease diagnosis and treatment. Deep learning (DL) techniques, such as convolutional neural networks and transformers, have revolutionized clinical decision-making automation. However, computational cost and hardware constraints limit the implementation of state-of-the-art DL architectures. In this work, we explore a new type of neural network that does not need backpropagation (BP), namely the Forward-Forward Algorithm (FFA), for skin lesion classification. While FFA is claimed to use very low-power analog hardware, BP still tends to be superior in terms of classification accuracy. In addition, our experimental results suggest that the combination of FFA and BP can be a better alternative to achieve a more accurate prediction.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんは致命的ながんであり、米国では23倍の生存率を示し、診断は遅れている。 早期発見は生存率を大幅に増加させ、適時治療を容易にする。 正確なバイオメディカルイメージの分類は医療分析において不可欠であり、臨床医の疾患の診断と治療を支援する。 畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーなどのディープラーニング(DL)技術は、臨床意思決定自動化に革命をもたらした。 しかし、計算コストとハードウェアの制約は最先端のDLアーキテクチャの実装を制限する。 本研究では,皮膚病変の分類を行うために,バックプロパゲーション(BP)を必要としない新しいタイプのニューラルネットワーク,すなわちフォワードフォワードアルゴリズム(FFA)を提案する。 FFAは非常に低消費電力のアナログハードウェアを使用しているとされているが、BPは分類精度の点で優れている傾向にある。 さらに, 実験結果から, FFAとBPの組み合わせは, より正確な予測を行うためのより良い代替となる可能性が示唆された。

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