Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring the Unexplored: Understanding the Impact of Layer Adjustments on Image Classification

論文の概要: Exploring the Unexplored: Understanding the Impact of Layer Adjustments on Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14236v1
Date: Thu, 25 Jan 2024 15:21:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-26 14:22:25.962922
Title: Exploring the Unexplored: Understanding the Impact of Layer Adjustments on Image Classification
Title（参考訳）: unexplored: 画像分類におけるレイヤ調整の影響を理解する
Authors: Haixia Liu, Tim Brailsford, James Goulding, Gavin Smith, and Larry Bull
Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングアーキテクチャの調整が画像分類におけるモデル性能に与える影響について検討する。小規模実験では、観測された傾向はデータセット全体と一致していないものの、初期洞察が生成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3980986259786223
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper investigates how adjustments to deep learning architectures impact model performance in image classification. Small-scale experiments generate initial insights although the trends observed are not consistent with the entire dataset. Filtering operations in the image processing pipeline are crucial, with image filtering before pre-processing yielding better results. The choice and order of layers as well as filter placement significantly impact model performance. This study provides valuable insights into optimizing deep learning models, with potential avenues for future research including collaborative platforms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープラーニングアーキテクチャの調整が画像分類におけるモデル性能に与える影響について検討する。小規模な実験が最初の洞察を生み出すが、観測された傾向はデータセット全体と一致しない。画像処理パイプラインでのフィルタリング操作は重要であり、前処理でより良い結果が得られる。レイヤの選択と順序、およびフィルタ配置はモデルの性能に大きな影響を与えます。この研究は、ディープラーニングモデルを最適化するための貴重な洞察を提供し、コラボレーションプラットフォームを含む将来の研究への道筋を提供する。

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