Nota TécnicaPublicado
Desenvolvendo um Ensemble de Redes Profundas para identificação de Lentes Gravitacionais: Aplicação em Regime de Poucos dados
Icaro F.M. de Castro; Kayque Teles; Clécio R. Bom; Tatiana Escovedo
Dados da publicação
- Autores
- Icaro F.M. de Castro; Kayque Teles; Clécio R. Bom; Tatiana Escovedo
- Tipo
- Nota Técnica
- Status
- Publicado
- Data de publicação
- 28/06/2021
- Descrição
- O treinamento de redes neurais profundas com pequenos conjuntos de dados é um desafio em diversos casos. Isso pode ocorrer quando o fenômeno de interesse é imprevisível ou extremamente raro. Neste trabalho, analisamos o desempenho da classificação realizada pelas redes profundas ResNet 50, EfficientNet B2 e do Ensemble entre elas. O conjunto de dados utilizado é um banco de imagens simuladas de um fenômeno físico bastante raro: o lenteamento gravitacional. Foram feitos ajustes nos modelos, com o objetivo de obter o melhor desempenho com o menor conjunto de dados de treinamento. Testamos os modelos com diferentes quantidades de dados, analisando o desempenho de cada um a partir da métrica AUC (área sob a curva ROC). O melhor desempenho em um conjunto restrito a 80 imagens de treino foi obtido através de um ensemble dos dois modelos de redes neurais profundas com uma AUC 0,796.
- Ano
- 2021
- Número
- CBPF-NT-001/21
- Vínculo com tese
- Não
- Vínculo com bolsa
- Não