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J-GLOBAL ID：202202280765395399   整理番号：22A0463293

脳腫瘍型分類のためのカプセルネットワークにおける活性化機能の影響【JST・京大機械翻訳】

The influence of the activation function in a capsule network for brain tumor type classification

著者 (5件)： Adu Kwabena (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yu Yongbin (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Cai Jingye (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Asare Isaac (Department of Agricultural Economics and Management, Sichuan Agriculture University, Ya’an, China) ,  Quahin Jennifer (Department of Human Resource & Management, Ghana Communication Technology University, Accra, Ghana)
資料名： International Journal of Imaging Systems and Technology  (International Journal of Imaging Systems and Technology)
巻： 32  号： 1  ページ： 123-143  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0737A  ISSN： 0899-9457  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カプセルネットワーク階層フレームワーク(CapsNets)は,そのコアで活性化関数を用いる初期標準畳込み層から成る。修正線形ユニット(ReLU)活性化機能は,いくつかの既存の活性化関数の中で,CapsNetおよび脳腫瘍分類タスクにおいて広く使用されている。しかしながら,ReLUは,機能のゼロ導関数がニューロン活性化の失敗を引き起こすいくつかの欠点がある。さらに,脳腫瘍分類に関するCapsNetによるReLUによって得られた性能精度は不十分である。消失勾配を避けることによって従来の双曲線正接を強化するパラメトリックスケーリング双曲線正接(PSTanh)と呼ばれる新しい活性化関数を提案し,[数式:原文を参照]と[数式:原文を参照]パラメータの導入で小さな勾配を提供し,より速い最適化を可能にした。8つの標準活性化関数(すなわち,tanh,Memrister-Like活性化機能(ReLU),Leaky-ReLU,PReLU,ELU,Swish,ReLU-Memrster-Like活性化機能(RMAF),および提案した活性化)を分析し,脳腫瘍分類タスクにおいて比較した。さらに,CapsNetモデルおよび深いCNNモデル(即ち,AlexNet,SqueezeNet,ResNet50および高密度Net121)上で訓練されたMNIST,ファッション-MNIST,CIFAR-100およびImageNetデータセットを用いて,広範な実験を行った。CapsNetとCNNモデルに基づく脳腫瘍実験結果は,提案したPSTanh活性化が他の機能より良い性能を達成することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  ファッション ,  ニューロン ,  カプセル ,  双曲線 ,  *脳腫瘍 ,  線形性 ,  導関数
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  高密度 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 活性化機能 ,  脳腫瘍分類 ,  カプセルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳腫瘍 ,  分類 ,  カプセル ,  活性化