Evolving convolutional neural network parameters through the genetic algorithm for the breast cancer classification problem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most frequently diagnosed cancer and the leading cause of cancer mortality in women around the world. However, it can be controlled effectively by early diagnosis, followed by effective treatment. Clinical specialists take the advantages of computer-aided diagnosis (CAD) systems to make their diagnosis as accurate as possible. Deep learning techniques, such as the convolutional neural network (CNN), due to their classification capabilities on learned feature methods and ability of working with complex images, have been widely adopted in CAD systems. The parameters of the network, including the weights of the convolution filters and the weights of the fully connected layers, play a crucial role in the classification accuracy of any CNN model. The back-propagation technique is the most frequently used approach for training the CNN. However, this technique has some disadvantages, such as getting stuck in local minima. In this study, we propose to optimize the weights of the CNN using the genetic algorithm (GA). The work consists of designing a CNN model to facilitate the classification process, training the model using three different optimizers (mini-batch gradient descent, Adam, and GA), and evaluating the model through various experiments on the BreakHis dataset. We show that the CNN model trained through the GA performs as well as the Adam optimizer with a classification accuracy of 85%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle