Optimization of Convolutional Neural Network Using the Linearly Decreasing Weight Particle Swarm Optimization

Convolutional neural network (CNN) is one of the most frequently used deep learning techniques. Various forms of models have been proposed and improved for learning at CNN. When learning with CNN, it is necessary to determine the optimal hyperparameters. However, the number of hyperparameters is so large that it is difficult to do it manually, so much research has been done on automation. A method that uses metaheuristic algorithms is attracting attention in research on hyperparameter optimization. Metaheuristic algorithms are naturally inspired and include evolution strategies, genetic algorithms, antcolony optimization and particle swarm optimization. In particular, particle swarm optimization converges faster than genetic algorithms, and various models have been proposed. In this paper, we propose CNN hyperparameter optimization with linearly decreasing weight particle swarm optimization (LDWPSO). In the experiment, the MNIST data set and CIFAR-10 data set, which are often used as benchmark data sets, are used. By optimizing CNN hyperparameters with LDWPSO, learning the MNIST and CIFAR-10 datasets, we compare the accuracy with a standard CNN based on LeNet-5. As a result, when using the MNIST dataset, the baseline CNN is 94.02% at the 5th epoch, compared to 98.95% for LDWPSO CNN, which improves accuracy. When using the CIFAR-10 dataset, the Baseline CNN is 28.07% at the 10th epoch, compared to 69.37% for the LDWPSO CNN, which greatly improves accuracy

Otimização de redes convolucionais para classificação de imagens

As redes convolucionais têm demonstrado eficácia na resolução de diversos tipos de problemas, nomeadamente classificação de imagens, reconhecimento ou localização de objetos, reconhecimento de som, entre outros. A elevada robustez destas redes permite a sua difusão em áreas de extrema importância para a sociedade, tal como a área biomédica, que inclui um vasto conjunto de tarefas de análise de imagens e diagnóstico clínico. Contudo, o sucesso destes modelos está dependente da identificação da estrutura e dos valores de outros hiperparâmetros, que melhor se ajustam à resolução de um problema específico, sendo que esta tarefa requer elevado esforço computacional e conhecimento pericial. De modo a reduzir estas dificuldades, este trabalho propõe uma metodologia de otimização autónoma dos hiperparâmetros de diferentes arquiteturas convolucionais. A metodologia baseia-se na utilização do algoritmo de inteligência coletiva, Particle Swarm Optimization (PSO), aplicado na otimização de quatro conhecidas arquiteturas convolucionais: AlexNet, VGGNet, ResNet e DenseNet e para resolução de três problemas de diagnóstico médico. Procurando-se identificar a solução que proporciona o melhor desempenho com a menor complexidade possível. Os resultados obtidos demonstraram a eficácia e a rapidez do PSO na identificação de soluções efetivas, sendo alcançados resultados superiores comparativamente a outras abordagens, em duas das três benchmarks em estudo. A técnica ensemble proposta permitiu a obtenção de um F1Score macroAVG de 91.1% e de 96.6%, respetivamente, para as benchmarks Breast Histopathology e Colorectal Histopathology. Os modelos estão disponíveis numa plataforma web que possibilita a realização de diagnósticos de imagens biomédicas, através do uso e da partilha de modelos convolucionais na plataforma. A plataforma demonstrou ser extremamente eficiente e célere na resposta ao diagnóstico de imagens, sendo obtidas as previsões num intervalo inferior a 10 segundos. O seu acesso é público e está disponível no repositório https://github.com/bundasmanu/ProjetoMestrado