Demystifying CNN with Mathematical Insights: A Prelude with Application to an AI-based Sustainable Solution for Diabetic Retinopathy Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Convolutional Neural Networks (CNNs), as a computational framework for deep learning, have gained preference over traditional machine learning techniques and simple, fully- connected neural networks due to their remarkable performance for AI applications related to images and videos, in general, computer vision. Recent advancements in CNN architectures pave the way for significant contributions across various application domains, including disease diagnosis, object detection, and image classification systems. This article elaborates on the fundamental process of CNN with mathematical insights. It provides a brief overview of the mathematical and computational intricacies that underpin CNNs. It presents streamlined derivations of key components, focusing on the pivotal mechanism of the backpropagation. A pseudo-code of the generic algorithm for CNN is presented both in component form and vectorized form, alongside an exhaustive explanation of the relevant data structures to foster comprehensive understanding. The article includes an application of classifying retinal images for diagnosing diabetic retinopathy (DR). Having started the discussion about implementation from scratch, the article sheds light on transfer learning using pre-trained models for sustained efficiency. For this, performance gains are demonstrated using state-of-the-art CNN architecture for the DR classification. This way, the article aims to equip learners, researchers, and practitioners with mathematical insights into the working of CNN for proper comprehension and stepping towards efficient model development for sustainable advancements, especially for disease diagnosis. The understanding and expertise related to CNN would add to the development of large-scale and sustainable solutions based on AI in the health sector, supporting the United Nations’ agenda 2030 for sustainability. ACM Classification Codes (ccs98): I.2.6, I.5.1, K.3.2 . MSC Codes (2020): 68T07, 68T45, 92B20
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».