Метод отключения путей по расписанию на основе семплирования Монте-Карло и непрерывной релаксации для оценки эпистемической неопределенности в задаче классификации пыльцы на изображениях
Аннотация:
Предмет исследования. Представлены результаты обучения нейронной сети NASNet с помощью нового метода отключения путей по расписанию на основе семплирования Монте-Карло и непрерывной релаксации для оценки эпистемической неопределенности в задаче классификации пыльцевых зерен на изображениях. Приведено описание разработанного метода и выполнено его сравнение с известными методами оценки эпистемической неопределенности. Актуальность работы состоит в том, что рассматриваемый пыльцевой набор данных крайне мал для задач компьютерного зрения, что порождает высокую эпистемическую неопределенность нейросетевых классификаторов и ведет к их переобучению. Разработанный метод позволяет получить оценку данного вида неопределенности без изменения архитектуры нейронной сети и обеспечить более точное решение задачи классификации пыльцы. Метод. Предложенный метод позволяет оценить эпистемическую неопределенность нейронных сетей с многопутевыми ячейками на основе отключения путей с расписанием с использованием непрерывной релаксации для повышения точности и калибровки моделей распознавания изображений. Метод позволяет превратить произвольную многопутевую нейронную сеть в байесовскую путем ее сэмплирования на этапе предсказания методом Монте-Карло с разными масками отключения путей для оценки неопределенности. Произведено тестирование метода для задачи классификации на основе архитектуры NASNet. Преимущества метода продемонстрированы на задаче классификации изображений пыльцы. Основные результаты. С помощью разработанного метода повышена точность классификации 13 видов пыльцы растений-аллергенов на изображениях в среднем на 0,73 % по сравнению с базовой сетью NASNet до значения 98,34 % по F1 мере. Также улучшена калибровка и уменьшена эпистемическая неопределенность модели в два раза по сравнению с ансамблем NASNet. Показано, что непрерывная релаксация параметра вероятности отключения путей в процессе обучения нейронной сети позволяет повысить точность решения задач и уменьшить эпистемическую неопределенность модели. Практическая значимость. Метод способствует значительному повышению точности классификации пыльцы на изображениях, что имеет решающее значение для автоматизации распознавания пыльцы в целом. Результаты работы дают возможность автоматизировать процесс аэропалинологического мониторинга и сократить время информирования больных поллинозами для предупреждения симптомов аллергии. Разработанный метод может быть применен для обучения нейронной сети для других задач компьютерного зрения на любых наборах изображений.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Волоконно-оптический датчик вибрации на основе SMF-MMF-SMF перехода и наклонной решетки Брэгга
- Анализ аберраций клина как компенсационного и функционального элемента в системах дополненной и виртуальной реальности
- Оценка задержки детектирования температуры чувствительного элемента волоконно-оптического гироскопа
- Оценка относительного шума интенсивности одномодового вертикально-излучающего лазера с внешним резонатором на основе волоконной брэгговской решетки
- Сравнительный анализ частотных спектров глаза человека и алмаза в видимом свете
- Создание уязвимостей в системах квантового распределения ключей в результате атаки импульсным лазером
- Проактивное управление составом и структурой системы пространственного мониторинга в условиях воздействия дестабилизирующих факторов
- Геометрический подход к решению задачи для машин Дубинса при формировании программных траекторий движения
- Синтез методом молекулярно-пучковой эпитаксии и свойства нитевидных нанокристаллов с квантовыми точками на основе соединений III-V групп на поверхности кремни
- Исследование влияния концентрации оксида магния и отклонения от стехиометрии иттрий-алюминиевого граната на микроструктуру и оптическое пропускание керамики на его основе
- Измерение теплоемкости и теплопроводности объемных кристалловβ-Ga2O3 и β-(AlxGa1–x)2O3, выращенных методом Чохральского
- Подход к формированию информативных признаков в задачах мониторинга информационной безопасности киберфизических систем
- Стохастическое тестирование программного обеспечения для поиска уязвимостей
- Исследование методов машинного обучения в задаче идентификации клеток крови
- Исследование модифицированного алгоритма оптимизации серых волков для редукции нечетких правил в облачной системе обнаружения вторжений
- Модель маршрутизации каналов информационного взаимодействия в сети FANET с использованием аппарата нечеткой логики
- Двухуровневая аутентификация и манекен-маршрутизация для повышения безопасности беспроводных сенсорных сетей интернета вещей
- Сплайн-вейвлетные надежные бент-коды
- Идентификация аккаунтов пользователей социальных сетей при помощи сравнения графического контента
- Генерация случайных чисел с использованием массива связанных лазеров на основе микростолбиков с квантовыми точками
- Метод формирования и использования цифрового паспорта электронного изделия на предприятиях приборостроительной отрасли
- Методы определения разности фаз выходных сигналов приемных элементов фазированной антенной решетки в радиофотонной схеме с параллельным и последовательным попарным соединением электрооптических модуляторов
- Маршрутизация в сетях автономных необитаемых подводных аппаратов