Extração de Meta-Características de Conjuntos de Dados de Imagens para Seleção de Redes Neurais Convolucionais

  • Lucas Dias Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Péricles Miranda Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • André Nascimento Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Filipe Cordeiro Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Rafael Mello Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Ricardo Prudêncio Universidade Federal de Pernambuco
  • Ricardo Oliveira Universidade Federal Rural de Pernambuco

Resumo


As Redes Neurais Convolucionais (RNCs) são a principal solução para a tarefa de classificação de imagens em diferentes aplicações. No entanto, a seleção da RNC mais adequada e de seus parâmetros para uma determinada base de imagens geralmente é realizada por tentativa e erro, o que pode levar muito tempo e custo computacional. Este artigo propõe o método Dataset2Vec e emprega o método de Meta-Aprendizado (MtA) para selecionar arquiteturas de RNCs para classificação de imagens. O Dataset2Vec adota uma rede neural profunda para extrair características de bases de imagens, incorporando-as em um único vetor. Para avaliar a solução proposta, adotou-se a seleção entre seis algoritmos da RNC para 45 bases de imagens de classificação binária. Os resultados mostraram que o MtA usando o Dataset2Vec superou os diferentes métodos baseline em todas as medidas de desempenho avaliadas, indicando que a proposta foi capaz de extrair recursos representativos dos conjuntos de dados de imagens para seleção de RNCs.

Palavras-chave: Redes Neurais Profundas, Seleção de Algoritmos, Extração de Características

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Publicado
20/10/2020
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DIAS, Lucas; MIRANDA, Péricles; NASCIMENTO, André; CORDEIRO, Filipe; MELLO, Rafael; PRUDÊNCIO, Ricardo; OLIVEIRA, Ricardo. Extração de Meta-Características de Conjuntos de Dados de Imagens para Seleção de Redes Neurais Convolucionais. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 17. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 13-22. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12113.

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