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CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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CNNの分類精度が上がる手法について

fairlady

総合スコア4

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2024/02/03 10:19

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テーマ、知りたいこと

CNNでの画像分類において、精度が上がる手法を参考にさせてください。

背景、状況

卒業論文でCNNを使って医療画像の診断をしたいのですが、CNNの構造に手を加えて、分類を行いたいです。
従来の提案手法などがあれば教えていただきたいです。
それらを色々試してみたいです。

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回答10

#1

meg_

総合スコア10609

投稿2024/02/03 11:02

卒業論文でCNNを使って医療画像の診断をしたいのですが、CNNの構造に手を加えて、分類を行いたいです。
従来の提案手法などがあれば教えていただきたいです。

現状どのようなデータでどのようなことがしたいのか?どのようなモデル構造になっているのか?現在の精度等の指標はどうなっているのか?について公開できる範囲で良いので質問に追記してください。

また医療に関する機械学習であれば精度が必ずしも最も重視すべき指標ではないと思いますが、今回は精度のみに着目する、で良いのですね?

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#2

ikedas

総合スコア4400

投稿2024/02/04 09:44

先行研究の論文を探して読むことも卒論を書く作業の一部ですよ。こんなところで聞きまわるのではなく、指導教員に相談して、読むべき論文の候補を教えてもらうか、論文の探し方について指導を受けてください。

卒論を書く以上は指導教員の指導に沿って書かないと、卒論が通らないおそれがあります。また、まず考えられないことですが、仮に教員がろくに指導をしてくれないのなら、やはり卒論はできあがりません。いずれにせよ、あなたは卒業できません。

明日にも指導教員の研究室へ行き、指導を受けるべきです。そして、(あり得ないことですが、もしも仮に) 指導してくれないのなら指導教員を変えましょう。

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#3

can110

総合スコア38284

投稿2024/02/05 01:08

Claudeの回答

CNNの分類精度を向上させる方法はいくつかありますが、一般的な手法を紹介します。ただし、これらを使用する前に、データセットの特性を理解し、問題の性質に合わせて慎重に選択する必要があります。

  • 転移学習: 既に大規模データセットで学習済みの大規模モデルの重みを流用する方法。自分のデータセットの特性に合わせて微調整することで高精度化できる。

  • データ拡張: 画像の回転、反転、色調変更などでデータ数を人為的に増やすことで汎化性能を向上させる。

  • ハイパーパラメータ調整: 学習率、重み減衰率、ミニバッチサイズなどのパラメータを最適化する。

  • 深層化: ネットワークの層を深くすることで表現力を高める。ただし過学習には注意。

  • アンサンブル学習: 複数のモデルの出力を組み合わせることで安定性と汎化能力を向上。

  • 注意機構の導入: 画像の部分領域に注目するよう学習させることで重要な特徴に集中できる。

  • アドバイザリ学習: データ生成モデルと分類器を対立的に学習させることでロバスト性を高める。

これらの手法を組み合わせながら、データセットの特性に合わせて試行錯誤することが重要です。医療分野では倫理的課題も伴うため、慎重に進める必要があります。

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#4

fairlady

総合スコア4

投稿2024/02/05 12:21

#1
回答が遅くなってしまい申し訳ありません。今回は精度に関してのみ着目しております。

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#5

fairlady

総合スコア4

投稿2024/02/05 12:23

#3
丁寧にご回答ありがとうございます。
論文などを読みながら組み合わせて行ってみたいと思います。

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#6

fana

総合スコア11712

投稿2024/02/06 05:17

編集2024/02/06 05:22

CNNを使ったことのない人の便乗質問になりますが,こういうのって実際にやってみるのにどのくらいの時間を要するものなのでしょう?

すごいぼんやりとしたイメージですが,
「何らかの方法で学習処理を走らせてみて(?) → 結果を評価する(?)」
というのをやるのに,ざっくりどのくらい時間かかるのかな,と.
(そんなの用いるデータ数次第で定まらないのだろうという気もしますが,何らかの現実的なデータ数(?)だとこんな,みたいな?)

(卒論っていつまで完成させなきゃならないのかわかりませんが,相応の試行回数が要る(必ずしも1発で良い結果が出るわけでもない)と思うし,今から introduction で引っ張る対象を探していく感じで大丈夫なのかなぁ.まぁ自身がその研究室でその分野をやる最初の人とかじゃなければ,前年の人達が参考文献にしているやつがまず候補にできそうな可能性もある気がするけど)

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#7

meg_

総合スコア10609

投稿2024/02/06 07:35

CNNを使ったことのない人の便乗質問になりますが,こういうのって実際にやってみるのにどのくらいの時間を要するものなのでしょう?

GPUの処理性能に依ると思います。転移学習を用いればそれほど時間はかからないかと思います。

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#8

ikedas

総合スコア4400

投稿2024/02/07 04:12

編集2024/02/07 09:37

てっきり大学の3年生が卒論テーマが決まらずに迷い込んできたのかと思ったのですが (4年生が今の時期にこんな質問してたら留年確定ですからね)、やりとりを見る限りそういうレベルではなさそうですね。1、2年生のうちから卒論テーマを考えようとしているのなら立派です。ただ、やはり当サイトはあなたが相談する先として適当ではないんです。以下説明します。

まず、#3 は生成AIが出力した回答だということは理解していますよね。汎用の生成AIが答えてくれることは、せいぜい一般学生向けの教科書に書いてあるレベルのことまでです。要するに「CNNの研究を目指しているのなら、こんなことくらいはもう知っているよね」(知らないのなら出直しておいで) と言われてるんです。お礼を言っている場合ではないです。あと、#1 に対する返答もなんだか要領を得ませんね。

そういうわけで、ひとつめ。教科書を読んで勉強してください。論文はまだ読まなくていいです。AI回答に挙げられた手法すべてについての原論文にいちいち当たってたら卒論締切に間に合わないかも (だいたい、そんなことが自分でできるほどの俊才ならこんなところに質問しにこないでしょうし)。教科書を探して何冊も読みましょう。

あと、研究室への配属がまだ決まってないなら、待っているのではなく今から自分で探しておいたほうがいいです。配属される研究室によっては希望通りのテーマで卒論が書けるとは限りませんし、その研究室で扱っているテーマだとしても、複数の学生にテーマを振り分けるので人気のあるテーマだと取り合いになるかもしれません。

ですから、ふたつめ。教員に相談しましょう。自分のやりたいテーマに近そうなことをしている教員を見つけて、卒論の指導をしてくれないか (それが無理でも、ほかに指導してくれるひとを紹介してくれないか) 聞いてみましょう。

—-
はじめに書いたように、ある程度の準備期間があって卒論を目指しているということなら理解はできますが、やはり当サイトで相談しても埒があかないと思います。まずはよく勉強し、指導者の指導を受けてください。そして、将来は当サイトで回答ができるくらいのレベルになってください——それくらいのレベルを目標にして勉強しないと、卒論も書けないと思いますけどね。

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#9

fairlady

総合スコア4

投稿2024/02/09 06:47

#8
まずは、教科書や参考書で知識をつけていくことから始めてみようと思います。
丁寧にご回答ありがとうございます。

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#10

fana

総合スコア11712

投稿2024/02/09 07:17

3年生が卒論テーマが決まらずに迷い込んできたのかと思ったのですが

ああ,そうか.
普通に考えればこのように捉えますよね.

何故か(何故だろう? 自分がそういう学生だったから…?)ナチュラルに

4年生が

な話を想定していました.失礼しました.

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