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
With increasing global wildfire severity, effective fire detection methods are essential to mitigate widespread environmental and health impacts. A recent solution to this phenomena is the application of ensemble machine learning methods, which combine several models to create a more effective one. However, this raises several questions, notably whether an ensemble method is more effective than an individual model or if increasing the number of constituent models leads to overfitting. This paper conducts an ablation study on the Mixture of Experts (MoE) approach for forest fire detection via satellite imagery across a Canadian dataset. The model (MoE6) constitutes all six state-of-the-art architectures, including InceptionNet, ResNet, Vision Transformer (ViT), AlexNet, VGG-Net, and a baseline CNN. Experts of the MoE6 will be systematically removed to form MoE4 and MoE2, which constitute only the top four and top two performing constituent models respectively. We hypothesize that the MoE ensemble approach will outperform any constituent model (two heads are better than one). Furthermore, among the MoE architectures, we hypothesize MoE2 as the top model as it comprehensively integrates characteristics from top model architectures while mitigating overfitting. However, the results show that the original MoE6 was the top performer, achieving a peak accuracy of 93.13\% and ROC-AUC of 0.9303. This work provides a promising solution for improving wildfire detection accuracy and response times, potentially reducing the devastation caused by wildfires globally.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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