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Notas Técnicas
Desenvolvendo um Ensemble de Redes Profundas para identificação de Lentes Gravitacionais: Aplicação em Regime de Poucos dados

Data do cadastro: 28/06/2021

Publicação/Divulgação: 28/06/2021

Resp. pelo cadastro:

Status atual: Publicado

Ano da publicação: 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.

Número: CBPF-NT-001/21

Autores: Icaro F.M. de Castro; Kayque Teles; Clécio R. Bom; Tatiana Escovedo


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