Impactos da Ferramenta KerasTuner em Modelo de Predição Baseado em LSTM para Pecuária Sustentável

  • Davi L. Lemos UNIPAMPA
  • Bianca O. Durgante UNIPAMPA
  • Naylor B. Perez Embrapa
  • Leonardo B. Pinho UNIPAMPA

Resumo

O trabalho analisa o impacto da ferramenta de autoajuste KerasTuner em um modelo de Rede Neural Recorrente LSTM de predição de massa de forragem para pecuária sustentável, originalmente ajustado empiricamente. Resultados preliminares indicam melhora de 30% na acurácia, associada a um aumento entre 80% e 110% no tempo de treinamento, proporcional à quantidade de hiperparâmetros autoajustados, divergindo das escolhas originais.

Referências

Lemos, D. L., Durgante, B. O., Rocha, H. W. B., Perez, N. B., and Pinho, L. B. (2023). Aprimorando modelos de aprendizagem profunda para pecuária de precisão com kerastuner. Anais do 15o SIEPE - Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão da UNIPAMPA: Pesquisa e Inovação, 3(15).

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Publicado
2024-04-24
Como Citar
LEMOS, Davi L. et al. Impactos da Ferramenta KerasTuner em Modelo de Predição Baseado em LSTM para Pecuária Sustentável. Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), [S.l.], p. 97-100, abr. 2024. ISSN 2595-4164. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/eradrs/article/view/28012>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/eradrs.2024.238568.
Seção
Fórum de Iniciação Científica