Search for morphological neural network architectures

Autor: Weil, Victor Alexandre Gomes, 1998
Přispěvatelé: Florindo, João Batista, 1984, Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle, Attux, Romis Ribeiro de Faissol, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
Popis: Orientador: João Batista Florindo Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: Esse trabalho utiliza técnicas de Neural Architecture Search (NAS) com o objetivo de otimizar hiperparâmetros em diferentes arquiteturas que, em suas conexões, possuem operações morfológicas diferenciáveis e atuam em problemas de classificação diversos. Em particular, uma base de texturas é usada para validação do método. Por serem operações diferenciáveis, essas arquiteturas podem ser treinadas por \textit{backpropagation}. Os resultados obtidos mostram que o uso combinado de operações morfológicas e clássicas aumentam a capacidade de generalização da rede, dependendo do problema. Além disso, o uso de técnicas de NAS possibilita a construção de uma arquitetura com desempenho superior se comparado ao de uma construída manualmente Abstract: This work proposes the use of Neural Architecture Search (NAS) techniques with the objective of optimizing hyperparameters in different architectures possessing, in their connections, differentiable morphological operations. The methodology is applied to different classification problems. In particular, the classification of a texture database is performed. Because these are operations are differentiable, these architectures can be trained by \textit{backpropagation}. In our analysis, the results show that the combined use of morphological and classical operations increase the generalizability of the network. In addition, the use of NAS techniques makes it possible to build an architecture with superior performance compared to one empirically constructed Mestrado Matemática Aplicada Mestre em Matemática Aplicada CAPES 001
Databáze: OpenAIRE
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