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title: "Desenvolvendo um Ensemble de Redes Profundas para identificação de Lentes Gravitacionais: Aplicação em Regime de Poucos dados • CBPF Index"
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**Nota Técnica****Publicado**

# **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**

28/06/2021

[**Baixar PDF **2,8 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd442/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:apub@cbpf.br?subject=Desenvolvendo%20um%20Ensemble%20de%20Redes%20Profundas%20para%20identifica%C3%A7%C3%A3o%20de%20Lentes%20Gravitacionais%3A%20Aplica%C3%A7%C3%A3o%20em%20Regime%20de%20Poucos%20dados)

## **Dados da publicação**

<dl>

<dt>Autores</dt>
<dd>Icaro F.M. de Castro; Kayque Teles; Clécio R. Bom; Tatiana Escovedo</dd>

<dt>Tipo</dt>
<dd>Nota Técnica</dd>

<dt>Status</dt>
<dd>Publicado</dd>

<dt>Data de publicação</dt>
<dd>28/06/2021</dd>

<dt>Descrição</dt>
<dd>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.</dd>

<dt>Ano</dt>
<dd>2021</dd>

<dt>Número</dt>
<dd>CBPF-NT-001/21</dd>

<dt>Vínculo com tese</dt>
<dd>Não</dd>

<dt>Vínculo com bolsa</dt>
<dd>Não</dd>

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