Fugu-MT 論文翻訳(概要): Review of AlexNet for Medical Image Classification

論文の概要: Review of AlexNet for Medical Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08655v2
Date: Fri, 22 Dec 2023 07:46:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-25 18:12:20.783358
Title: Review of AlexNet for Medical Image Classification
Title（参考訳）: 医用画像分類のためのAlexNetのレビュー
Authors: Wenhao Tang, Junding Sun, Shuihua Wang, Yudong Zhang
Abstract要約: 我々は、2012年にCNNの開発に大きく貢献したAlexNetに焦点を当てている。ジャーナル論文やカンファレンス論文を含む40以上の論文をレビューした後、AlexNetの技術的な詳細、利点、応用分野について解説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.130200063239563
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, the rapid development of deep learning has led to a wide range of applications in the field of medical image classification. The variants of neural network models with ever-increasing performance share some commonalities: to try to mitigate overfitting, improve generalization, avoid gradient vanishing and exploding, etc. AlexNet first utilizes the dropout technique to mitigate overfitting and the ReLU activation function to avoid gradient vanishing. Therefore, we focus our discussion on AlexNet, which has contributed greatly to the development of CNNs in 2012. After reviewing over 40 papers, including journal papers and conference papers, we give a narrative on the technical details, advantages, and application areas of AlexNet.
Abstract（参考訳）: 近年, 深層学習の急速な発展が, 医用画像の分類分野に幅広い応用をもたらしている。オーバーフィッティングの緩和、一般化の改善、勾配の消失と爆発の回避など、常にパフォーマンスが向上しているニューラルネットワークモデルの変種には、いくつかの共通点がある。 AlexNetは最初にドロップアウト技術を使ってオーバーフィッティングを緩和し、ReLUアクティベーション機能を使って勾配の消滅を回避する。そこで我々は2012年のcnn開発に大きく貢献したalexnetに関する議論に焦点を当てた。ジャーナル論文やカンファレンス論文を含む40以上の論文をレビューした後、AlexNetの技術的な詳細、利点、応用分野について解説する。

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