En jämförande studie av regulariserade neurala nätverk med tillämpning på bildklassificering
Bibliographic record
Abstract
Denna rapport fokuserar på jämförelsen mellan olika regulariseringstekniker av artificiella neurala\nnätverk applicerade på klassificering av bilddata. Regulariseringsmetoderna som använts\när L2-regularisering och dropout, och dessa har jämförts med icke-regulariserande neurala\nnätverk. Ett neuralt nätverk programmerades från grunden i MATLAB som initialt användes,\nmen för effektivare träning av större nätverk användes Pytorch ramverket. Dataseten\nsom undersöks är MNIST, MNIST-Fashion, CIFAR10 och ett hudcancer-dataset från ISIC.\nTvå simulerade dataset i 2D användes också för att få en visuell idé om hur regularisering\npåverkar nätverket. Resultaten visar att regularisering ger bättre generalisering, men också\natt nätverksarkitekturen kan ha stor påverkan och en regulariserande effekt. Med tillämpning\npå hudcancer-data ser vi att dropout ger bäst generalisering i fallet av konvolutionella och\nfeedforward neurala nätverk samt noterar att modellens prestation är nära toppmodern och\nerhåller resultat i linje med dermatologer och läkare i klassificiering av hudcancer.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".