179Injecting uniform chaotic sequences into an ANN’s learning fabric to reduce overfitting
Notice bibliographique
Résumé
Overfitting is a common problem in artificial neural networks (ANNs). Overfitting in ANNs arises because the capacity of the learner is much higher than that required by the dataset: having too many hidden layers or neurons, too many learning cycles, or too high of a degree of nonlinearity in the cost function will cause overfitting overfitting . The problem is that the required amount of capacity is generally not known a priori, and practitioners usually design with a very large capacity and then apply mitigation techniques, such as regularization, early stopping, pruning, and noise injection. Chaos injection is one of the effective solutions to prevent overfitting in ANNs. This chapter presents an improved chaotic chaotic map injection technique utilizing the enhanced multiparametric tent map (MTM multiparametric tent map (MTM) ). Our investigation found that better results were achieved when the chaotic chaotic map values had a uniform distribution. Accordingly, we choose a set of control parameters of the tent map that yielded the highest degree of uniformity according to the Kolmogorov-Smirnov Kolmogorov-Smirnov (KS) measure. Furthermore, we generated and processed the chaotic chaotic map values offline to avoid the problem of the initial values of the tent map undoing the desired uniform distribution. We generated all the sequences before training time using the MTM multiparametric tent map (MTM) based on dataset size, number of neurons in each layer, batch size, and number of k -folds. Next, we normalized the sequences through a novel chaotic chaotic map -sequence normalization and probability mass function equalization procedure to ensure they were uniform. Finally, we stored the uniformly distributed chaotic chaotic map values in a table. During training, the uniform sequences were read from the table and injected into the learning fabric of the ANN artificial neural network (ANN) . The experimental results demonstrate a superior accuracy of our proposed scheme in comparison with the latest techniques according to the following performance metrics: accuracy accuracy (ACC) , F 1 F 1-score ( F 1) -score F 1-score ( F 1) , negative predictive value negative predictive value (NPV) , positive predictive value positive predictive value (PPV) , sensitivity sensitivity (SN) , and specificity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».