論文の概要: Enhanced Convolutional Neural Networks for Improved Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00663v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 04:32:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:31.164691
• Title: Enhanced Convolutional Neural Networks for Improved Image Classification
• Title（参考訳）: 改良された画像分類のための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Xiaoran Yang, Shuhan Yu, Wenxi Xu,
• Abstract要約: CIFAR-10は、小規模のマルチクラスデータセットの分類モデルの性能を評価するために広く使用されているベンチマークである。 本稿では,より深い畳み込みブロック,バッチ正規化,ドロップアウト正規化を統合したCNNアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License:
• Abstract: Image classification is a fundamental task in computer vision with diverse applications, ranging from autonomous systems to medical imaging. The CIFAR-10 dataset is a widely used benchmark to evaluate the performance of classification models on small-scale, multi-class datasets. Convolutional Neural Networks (CNNs) have demonstrated state-of-the-art results; however, they often suffer from overfitting and suboptimal feature representation when applied to challenging datasets like CIFAR-10. In this paper, we propose an enhanced CNN architecture that integrates deeper convolutional blocks, batch normalization, and dropout regularization to achieve superior performance. The proposed model achieves a test accuracy of 84.95%, outperforming baseline CNN architectures. Through detailed ablation studies, we demonstrate the effectiveness of the enhancements and analyze the hierarchical feature representations. This work highlights the potential of refined CNN architectures for tackling small-scale image classification problems effectively.
• Abstract（参考訳）: 画像分類は、自律システムから医療画像まで、様々な用途でコンピュータビジョンの基本課題である。 CIFAR-10データセットは、小規模のマルチクラスデータセットの分類モデルの性能を評価するために広く使用されているベンチマークである。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、最先端の結果を示してきたが、CIFAR-10のような挑戦的なデータセットに適用した場合、過度な適合と準最適特徴表現に悩まされることが多い。 本稿では,より深い畳み込みブロック,バッチ正規化,ドロップアウト正規化を統合したCNNアーキテクチャを提案する。 提案したモデルでは,84.95%の精度でベースラインCNNアーキテクチャより優れている。 詳細なアブレーション研究を通じて,拡張の有効性を実証し,階層的特徴表現を解析する。 この研究は、小型画像分類問題に効果的に取り組むための改良されたCNNアーキテクチャの可能性を強調した。

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