Fugu-MT 論文翻訳(概要): GANetic Loss for Generative Adversarial Networks with a Focus on Medical Applications

論文の概要: GANetic Loss for Generative Adversarial Networks with a Focus on Medical Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05023v1
Date: Fri, 7 Jun 2024 15:43:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-10 13:22:27.822048
Title: GANetic Loss for Generative Adversarial Networks with a Focus on Medical Applications
Title（参考訳）: GANetic Loss for Generative Adversarial Networks with focus on Medical Applications (特集医療)
Authors: Shakhnaz Akhmedova, Nils Körber,
Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、あるデータセットの基盤となる統計構造を推定するために使用される機械学習モデルである。生成モデルの性能と安定性を向上させるために、様々な損失関数が提案されている。本研究では,GANの損失関数設計を遺伝的プログラミング(GP)手法を用いた最適化問題として提示する。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generative adversarial networks (GANs) are machine learning models that are used to estimate the underlying statistical structure of a given dataset and as a result can be used for a variety of tasks such as image generation or anomaly detection. Despite their initial simplicity, designing an effective loss function for training GANs remains challenging, and various loss functions have been proposed aiming to improve the performance and stability of the generative models. In this study, loss function design for GANs is presented as an optimization problem solved using the genetic programming (GP) approach. Initial experiments were carried out using small Deep Convolutional GAN (DCGAN) model and the MNIST dataset, in order to search experimentally for an improved loss function. The functions found were evaluated on CIFAR10, with the best function, named GANetic loss, showing exceptionally better performance and stability compared to the losses commonly used for GAN training. To further evalute its general applicability on more challenging problems, GANetic loss was applied for two medical applications: image generation and anomaly detection. Experiments were performed with histopathological, gastrointestinal or glaucoma images to evaluate the GANetic loss in medical image generation, resulting in improved image quality compared to the baseline models. The GANetic Loss used for polyp and glaucoma images showed a strong improvement in the detection of anomalies. In summary, the GANetic loss function was evaluated on multiple datasets and applications where it consistently outperforms alternative loss functions. Moreover, GANetic loss leads to stable training and reproducible results, a known weak spot of GANs.
Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は、与えられたデータセットの基盤となる統計構造を推定するために使用される機械学習モデルであり、その結果、画像生成や異常検出などの様々なタスクに使用できる。初期の単純さにもかかわらず、GANを訓練するための効果的な損失関数の設計は依然として困難であり、生成モデルの性能と安定性を改善するために様々な損失関数が提案されている。本研究では,GANの損失関数設計を遺伝的プログラミング(GP)手法を用いた最適化問題として提示する。改良された損失関数を実験的に探索するために,小型のDeep Convolutional GAN(DCGAN)モデルとMNISTデータセットを用いて実験を行った。これらの機能はCIFAR10で評価され、最も優れた機能はGANetic Losと呼ばれ、GANトレーニングで一般的に使用される損失と比較して非常に優れた性能と安定性を示した。より困難な問題に対する一般適用性を高めるため、画像生成と異常検出という2つの医療応用にGANetic Lossを適用した。病理組織像,消化管像,緑内障像を用いて,医用画像生成におけるGANetic Lossを評価する実験を行い,ベースラインモデルと比較して画質が向上した。ポリープ画像と緑内障画像に用いたGANetic Lossは異常検出に強い改善を示した。要約すると、GANetic損失関数は複数のデータセットやアプリケーション上で評価され、代替損失関数よりも一貫して優れている。さらに、GANの損失は安定したトレーニングと再現可能な結果をもたらし、GANの弱点として知られている。

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