Effects of Adam Optimizer Variants on Brain Tumor Segmentation Task
Notice bibliographique
Résumé
In medical image analysis, accurately segmenting brain tumors is still very challenging, motivating researchers to explore advanced deep-learning methods.While U-Net models have produced promising results, improving their performance through optimized training techniques is still necessary.Given that Adam is commonly used as the default optimizer in such tasks, our study explores the impact of different Adam optimizer variants on U-Net performance using the well-known BraTS 2020 dataset.We evaluated Adam, AdamW, Adagrad, Adamax, Adafactor, and RMSprop optimizers, comparing their performance using key metrics such as training loss, validation loss, F-score, Intersection over Union (IoU), precision, and recall.The obtained results show that Adamax achieves the highest F-score (0.8120) and IoU score, demonstrating superior performance in segmenting tumor regions in medical images; AdamW also showed strong results with lower training and validation losses, as well as good precision and recall, highlighting its efficiency and accuracy.These findings emphasize the importance of selecting the right optimizer for Li-Net-based brain tumor segmentation and encourage further exploration into optimized training strategies in medical image analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».