Skin-NeT: Skin Cancer Diagnosis Using VGG and ResNet-Based Ensemble Learning Approaches
Notice bibliographique
Résumé
To address the critical issue of late skin cancer diagnosis and its severe implications, this study leverages the latest in Computer Aided Diagnosis (CAD) and machine learning technologies.Despite the alignment of these technologies with professional medical diagnostics, challenges such as data imbalance, management of extensive datasets, and the need for high-quality images for superior feature extraction continue to pose significant hurdles.To overcome these challenges, this work introduced a novel approach utilizing ensemble learning, which significantly enhances the accuracy of early skin cancer detection.This research elaborates on the creation of two distinct ensemble models: one that combines the capabilities of VGG-16 and ResNet-50, and another that utilizes VGG-19 and Xception.These combinations were specifically chosen for their complementary strengths in deep learning and feature extraction, which are crucial for improving diagnostic accuracy.The models were trained on a comprehensive dataset of over 3000 skin images, achieving a groundbreaking training accuracy of 100% and a testing accuracy that reaches up to 85%.The rationale behind selecting these models for ensemble approach is their proven effectiveness in deep learning tasks.VGG models are renowned for their deep convolutional networks that excel in capturing intricate details, while ResNet models effectively address the vanishing gradient problem, enabling deeper network training without compromising performance.This strategic amalgamation enhances the ability to tackle the complexities of skin cancer detection.In comparative analysis, I eschew specific study references for a broader perspective on performance enhancement.The accuracy of these proposed models shows a substantial increase over existing methods, with testing accuracies advancing from the typical range of 75% to 84% observed in prior works, to as high as 85% in my models.This improvement not only demonstrates the superiority of ensemble learning approach over single-model methods but also establishes a new benchmark in the accuracy and reliability of skin cancer diagnostic tools.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».