論文の概要: Stacking-Enhanced Bagging Ensemble Learning for Breast Cancer Classification with CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10574v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 09:44:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 15:40:56.927805
• Title: Stacking-Enhanced Bagging Ensemble Learning for Breast Cancer Classification with CNN
• Title（参考訳）: CNNを用いた乳癌分類のためのスタッキング強化バッグアンサンブル学習
• Authors: Peihceng Wu, Runze Ma, Teoh Teik Toe,
• Abstract要約: 本稿では,乳がん分類のためのBaggingおよびスタックングアンサンブル学習手法に基づくCNN分類ネットワークを提案する。 このモデルは入力画像の高速かつ正確な分類を行うことができる。 二項分類(乳がんの有無)では、精度は98.84%に達し、5級分類では98.34%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper proposes a CNN classification network based on Bagging and stacking ensemble learning methods for breast cancer classification. The model was trained and tested on the public dataset of DDSM. The model is capable of fast and accurate classification of input images. According to our research results, for binary classification (presence or absence of breast cancer), the accuracy reached 98.84%, and for five-class classification, the accuracy reached 98.34%. The model also achieved a micro-average recall rate of 94.80% and an F1 score of 94.19%. In comparative experiments, we compared the effects of different values of bagging_ratio and n_models on the model, as well as several methods for ensemble bagging models. Furthermore, under the same parameter settings, our BSECNN outperformed VGG16 and ResNet-50 in terms of accuracy by 8.22% and 6.33% respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,乳がん分類のためのBaggingおよびスタックングアンサンブル学習手法に基づくCNN分類ネットワークを提案する。 このモデルはDDSMの公開データセットでトレーニングされ、テストされた。 このモデルは入力画像の高速かつ正確な分類を行うことができる。 以上の結果から, 2値分類では98.84%, 5値分類では98.34%であった。 また、マイクロ平均リコール率は94.80%、F1スコアは94.19%に達した。 比較実験では, モデルに対するバギング_ratioとn_modelの異なる値の影響と, アンサンブルバギングモデルに対するいくつかの手法を比較した。 さらに、同じパラメータ設定で、我々のBSECNNはVGG16とResNet-50をそれぞれ8.22%と6.33%の精度で上回った。

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