論文の概要: FOXANN: A Method for Boosting Neural Network Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03369v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 17:00:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 22:09:04.965081
• Title: FOXANN: A Method for Boosting Neural Network Performance
• Title（参考訳）: FOXANN: ニューラルネットワークの性能向上手法
• Authors: Mahmood A. Jumaah, Yossra H. Ali, Tarik A. Rashid, S. Vimal,
• Abstract要約: 本稿では,最近開発されたFox人工ニューラルネットワークとANNを組み合わせた新しい分類モデルFOXANNを提案する。 Foxは、ANNのバックプロパゲーションアルゴリズムを置き換え、シナプス重みを最適化し、最小損失で高い分類精度を達成し、モデルの一般化と解釈性を改善した。 FOXANNの性能一般化は、Iris Flower、Breaast Cancer Wisconsin、Wineの3つの標準データセットで評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8699089441419146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial neural networks play a crucial role in machine learning and there is a need to improve their performance. This paper presents FOXANN, a novel classification model that combines the recently developed Fox optimizer with ANN to solve ML problems. Fox optimizer replaces the backpropagation algorithm in ANN; optimizes synaptic weights; and achieves high classification accuracy with a minimum loss, improved model generalization, and interpretability. The performance of FOXANN is evaluated on three standard datasets: Iris Flower, Breast Cancer Wisconsin, and Wine. The results presented in this paper are derived from 100 epochs using 10-fold cross-validation, ensuring that all dataset samples are involved in both the training and validation stages. Moreover, the results show that FOXANN outperforms traditional ANN and logistic regression methods as well as other models proposed in the literature such as ABC-ANN, ABC-MNN, CROANN, and PSO-DNN, achieving a higher accuracy of 0.9969 and a lower validation loss of 0.0028. These results demonstrate that FOXANN is more effective than traditional methods and other proposed models across standard datasets. Thus, FOXANN effectively addresses the challenges in ML algorithms and improves classification performance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は機械学習において重要な役割を担い、パフォーマンスを改善する必要がある。 本稿では,最近開発されたFoxオプティマイザとANNを組み合わせた新しい分類モデルFOXANNを提案する。 Fox Optimizationrは、ANNのバックプロパゲーションアルゴリズムを置き換え、シナプス重みを最適化し、最小損失で高い分類精度を達成し、モデルの一般化を改善し、解釈可能性を向上させる。 FOXANNのパフォーマンスは、Iris Flower、Breaast Cancer Wisconsin、Wineの3つの標準データセットで評価されている。 本論文は,10倍のクロスバリデーションを用いた100のエポックから抽出し,すべてのデータセットがトレーニングおよび検証段階の両方に関与していることを確認した。 さらに,FOXANNはABC-ANN,ABC-MNN,CROANN,PSO-DNNなどの文献で提案されている従来のANNおよびロジスティック回帰法よりも優れており,精度は0.9969,検証損失は0.0028であった。 これらの結果は、FOXANNが従来の手法や標準データセットにまたがる他のモデルよりも効果的であることを示している。 したがって、FOXANNはMLアルゴリズムの課題に効果的に対処し、分類性能を向上させる。

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