Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparison of Machine Learning Approaches for Classifying Spinodal Events

論文の概要: Comparison of Machine Learning Approaches for Classifying Spinodal Events

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09756v1
Date: Sun, 13 Oct 2024 07:27:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 05:02:48.439854
Title: Comparison of Machine Learning Approaches for Classifying Spinodal Events
Title（参考訳）: スピノダル事象の分類における機械学習手法の比較
Authors: Ashwini Malviya, Sparsh Mittal,
Abstract要約: 我々は、いくつかのアンサンブルモデル(大投票、AdaBoost)とともに、最先端モデル(MobileViT、NAT、EfficientNet、CNN)を評価する。以上の結果から,NATとMobileViTは他のモデルよりも優れており,トレーニングデータとテストデータの両方において,最高の測定精度,AUC,F1スコアを達成できた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.030969076856776
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we compare the performance of deep learning models for classifying the spinodal dataset. We evaluate state-of-the-art models (MobileViT, NAT, EfficientNet, CNN), alongside several ensemble models (majority voting, AdaBoost). Additionally, we explore the dataset in a transformed color space. Our findings show that NAT and MobileViT outperform other models, achieving the highest metrics-accuracy, AUC, and F1 score on both training and testing data (NAT: 94.65, 0.98, 0.94; MobileViT: 94.20, 0.98, 0.94), surpassing the earlier CNN model (88.44, 0.95, 0.88). We also discuss failure cases for the top performing models.
Abstract（参考訳）: 本研究では,スピノダールデータセットの分類のためのディープラーニングモデルの性能を比較した。我々は,モバイルViT,NAT,EfficientNet,CNNといった最先端モデルと,複数のアンサンブルモデル(マイジョリティ投票,AdaBoost)を評価した。さらに、変換された色空間でデータセットを探索する。以上の結果から,NATとMobileViTは,トレーニングおよびテストデータ(NAT:94.65,0.98,0.94; MobileViT:94.20,0.98,0.94;)の指標精度,AUC,F1スコアを達成し,従来のCNNモデル(88.44,0.95,0.88)を上回った。また、トップパフォーマンスモデルの失敗事例についても論じる。

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