Modelos de Classificação de Imagens Empregando Projeto Automático de Redes Neurais Convolucionais com Algoritmos Evolucionários - Santos, Antony Kevin Ferreira; Campos, Gustavo Augusto Lima de; Araújo, Thelmo Pontes de; Barros, Ana Luiza Bessa de Paula; Silva, Thalyson Gomes Nepomuceno da (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware); 2025: Anais do XXII Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias AbertasDO - 10.5753/latinoware.2025.16482, 2025)
Este estudo avaliou dois algoritmos evolucionários, o Population-Based Incremental Learning (PBIL) e o Genetic Algorithms (GA) na busca automatizada de arquiteturas de redes Multi-Layer Perceptron (MLP) e Convolutional Neural Network (CNN) para o problema de classificação multiclasse de imagens. Nos experimentos, a combinação de PBIL com CNN (PBIL-CNN) alcançou a maior acurácia, e a combinação GA-CNN apresentou bom equilíbrio entre desempenho e tempo de execução. A combinação PBIL-MLP foi a mais eficaz na busca por redes MLP, sendo melhor que a combinação GA-MLP. Os experimentos com PBIL apresentaram resultados mais promissores, mas os experimentos com GA apresentaram bons resultados com menos tempo de processamento.