- Tytuł:
-
Smart optimizer selection technique:a comparative study of modified DensNet201 with other deep learning models
Inteligentna technika wyboru optymalizatora: badanie porównawcze zmodyfikowanego modelu DensNet201 z innymi modelami głębokiego uczenia - Autorzy:
-
Manguri, Kamaran
Mohammed, Aree Ali - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/27315461.pdf
- Data publikacji:
- 2023
- Wydawca:
- Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
- Tematy:
-
deep learning
optimization technique
transfer learning
customized dataset
modified DenseNet201
głębokie uczenie
technika optymalizacji
uczenie transferowe
dostosowany zbiór danych
zmodyfikowany DenseNet201 - Opis:
-
The rapid growth and development of AI-based applications introduce a wide range of deep and transfer learning model architectures. Selecting an optimal optimizer is still challenging to improve any classification type's performance efficiency and accuracy. This paper proposes an intelligent optimizer selection technique using a newsearch algorithm to overcome this difficulty. A dataset used in this work was collected and customizedfor controlling and monitoring roads, especially when emergency vehicles are approaching. In this regard, several deep and transfer learning models havebeen compared for accurate detection and classification. Furthermore, DenseNet201 layers are frizzed to choose the perfect optimizer. The main goalis to improve the performance accuracy of emergency car classification by performing the test of various optimization methods, including (Adam, Adamax, Nadam, and RMSprob). The evaluation metrics utilized for the model’s comparison with other deep learning techniques are basedon classification accuracy, precision, recall, and F1-Score. Test results show that the proposed selection-based optimizer increased classification accuracy and reached 98.84%.
Szybki wzrost i rozwój aplikacji opartych na sztucznej inteligencji wprowadzają szeroki zakres architektur modeli głębokiego uczeniai uczenia transferowego. Wybór optymalnego optymalizatora wciąż stanowi wyzwanie w celu poprawy wydajności i dokładności każdego rodzaju klasyfikacji. W niniejszej pracy proponowana jest inteligentna technika wyboru optymalizatora, wykorzystująca nowy algorytm wyszukiwania,aby pokonać to wyzwanie. Zbiór danych użyty w tej pracy został zebrany i dostosowany do celów kontroli i monitorowania dróg, zwłaszcza w sytuacjach, gdy zbliżają się pojazdy ratunkowe. W tym kontekście porównano kilka modeli głębokiego uczenia i uczenia transferowego w celu dokładnej detekcjii klasyfikacji. Ponadto, warstwy DenseNet201 zostały zamrożone, aby wybrać optymalizatora idealnego. Głównym celem jest poprawa dokładności klasyfikacji samochodów ratunkowych poprzez przeprowadzenie testów różnych metod optymalizacji, w tym (Adam, Adamax, Nadam i RMSprob). Metryki oceny wykorzystane do porównania modelu z innymi technikami głębokiego uczenia opierają się na dokładności klasyfikacji, precyzji, czułości i miarze F1. Wyniki testów pokazują, że zaproponowany optymalizator oparty na wyborze zwiększył dokładność klasyfikacji i osiągnął wynik na poziomie 98,84%. - Źródło:
-
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 4; 39--43
2083-0157
2391-6761 - Pojawia się w:
- Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł