論文の概要: Domain-decomposed image classification algorithms using linear discriminant analysis and convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23359v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 18:07:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:18.201157
• Title: Domain-decomposed image classification algorithms using linear discriminant analysis and convolutional neural networks
• Title（参考訳）: 線形判別分析と畳み込みニューラルネットワークを用いた領域分解画像分類アルゴリズム
• Authors: Axel Klawonn, Martin Lanser, Janine Weber,
• Abstract要約: 2つの異なる領域分割されたCNNモデルは、異なる画像分類問題に対して実験的に比較される。 その結果,グローバルCNNモデルと比較すると,分類精度が向上した。 局所化アプローチにも依存し,小さなニューラルネットワークモデルと組み合わせた,新しい分解型LDA戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In many modern computer application problems, the classification of image data plays an important role. Among many different supervised machine learning models, convolutional neural networks (CNNs) and linear discriminant analysis (LDA) as well as sophisticated variants thereof are popular techniques. In this work, two different domain decomposed CNN models are experimentally compared for different image classification problems. Both models are loosely inspired by domain decomposition methods and in addition, combined with a transfer learning strategy. The resulting models show improved classification accuracies compared to the corresponding, composed global CNN model without transfer learning and besides, also help to speed up the training process. Moreover, a novel decomposed LDA strategy is proposed which also relies on a localization approach and which is combined with a small neural network model. In comparison with a global LDA applied to the entire input data, the presented decomposed LDA approach shows increased classification accuracies for the considered test problems.
• Abstract（参考訳）: 多くの現代のコンピュータ応用問題において、画像データの分類は重要な役割を担っている。 多くの異なる教師付き機械学習モデルの中で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と線形判別分析(LDA)は一般的なテクニックである。 本研究では、異なる画像分類問題に対して、2つの異なる領域分割CNNモデルを実験的に比較する。 どちらのモデルも、ドメイン分解法から緩やかにインスピレーションを受けており、さらに転送学習戦略と組み合わせている。 その結果, 学習過程の高速化に寄与し, 学習を伴わないグローバルCNNモデルと比較して, 分類精度が向上した。 さらに、局所化アプローチにも依存し、小さなニューラルネットワークモデルと組み合わせた、新しい分解型LDA戦略を提案する。 入力データ全体に適用した大域的LDAと比較して, 提案した分解型LDAアプローチでは, 検討されたテスト問題に対する分類精度が向上した。

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