Multi-level information extraction based on convolutional neural network and its optimal training method
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the characteristics of multilevel information extraction, based on the convolutional neural network model (CNN), introduces the multi-scale feature fusion and multilevel feature fusion strategy to study the multilevel information extraction method, and proposes the full convolutional neural network based on the attention mechanism and residual connection to form the multilevel information extraction model.Aiming at the gradient disappearance and saddle point problem of convolutional neural network, an activation gradient (AG) algorithm is proposed to optimize its training, which is improved to a class of activation gradient convolutional neural network (AG-CNN).The practical application effect of the multilevel information extraction model in this paper is verified by the information extraction work of net-pen culture in river-type reservoirs.Compared with the classical models such as UNet and ResUNet, the intersection and integration ratio (IoU), recall rate, precision rate, and F1 score of this paper's model reach the highest 80.28%, 91.02%, 87.18%, and 89.03% among all the models, which possesses a stronger extraction capability.And in the multilevel information extraction experiments on Cifar100 and Caltech256 datasets, when the number of batch training data is greater than 100, the accuracy rate and performance of the experimental group basically remain stable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».