A robust approach for deep neural networks in presence of label noise: relabelling and filtering instances during training

Deep learning has outperformed other machine learning algorithms in a variety of tasks, and as a result, it is widely used. However, like other machine learning algorithms, deep learning, and convolutional neural networks (CNNs) in particular, perform worse when the data sets present label noise. Therefore, it is important to develop algorithms that help the training of deep networks and their generalization to noise-free test sets. In this paper, we propose a robust training strategy against label noise, called RAFNI, that can be used with any CNN. This algorithm filters and relabels instances of the training set based on the predictions and their probabilities made by the backbone neural network during the training process. That way, this algorithm improves the generalization ability of the CNN on its own. RAFNI consists of three mechanisms: two mechanisms that filter instances and one mechanism that relabels instances. In addition, it does not suppose that the noise rate is known nor does it need to be estimated. We evaluated our algorithm using different data sets of several sizes and characteristics. We also compared it with state-of-the-art models using the CIFAR10 and CIFAR100 benchmarks under different types and rates of label noise and found that RAFNI achieves better results in most cases.Comment: 24 pages, 5 figure

Where Have the Litigants Gone?

The recognition of coral species based on underwater texture images pose a significant difficulty for machine learning algorithms, due to the three following challenges embedded in the nature of this data: 1) datasets do not include information about the global structure of the coral; 2) several species of coral have very similar characteristics; and 3) defining the spatial borders between classes is difficult as many corals tend to appear together in groups. For this reason, the classification of coral species has always required an aid from a domain expert. The objective of this paper is to develop an accurate classification model for coral texture images. Current datasets contain a large number of imbalanced classes, while the images are subject to inter-class variation. We have analyzed 1) several Convolutional Neural Network (CNN) architectures, 2) data augmentation techniques and 3) transfer learning. We have achieved the state-of-the art accuracies using different variations of ResNet on the two current coral texture datasets, EILAT and RSMAS.Comment: 22 pages, 10 figure

COVIDGR Dataset and COVID-SDNet Methodology for Predicting COVID-19 Based on Chest X-Ray Images

Currently, Coronavirus disease (COVID-19), one of the most infectious diseases in the 21st century, is diagnosed using RT-PCR testing, CT scans and/or Chest X-Ray (CXR) images. CT (Computed Tomography) scanners and RT-PCR testing are not available in most medical centers and hence in many cases CXR images become the most time/cost effective tool for assisting clinicians in making decisions. Deep learning neural networks have a great potential for building COVID-19 triage systems and detecting COVID-19 patients, especially patients with low severity. Unfortunately, current databases do not allow building such systems as they are highly heterogeneous and biased towards severe cases. This article is three-fold: (i) we demystify the high sensitivities achieved by most recent COVID-19 classification models, (ii) under a close collaboration with Hospital Universitario Clínico San Cecilio, Granada, Spain, we built COVIDGR-1.0, a homogeneous and balanced database that includes all levels of severity, from normal with Positive RT-PCR, Mild, Moderate to Severe. COVIDGR-1.0 contains 426 positive and 426 negative PA (PosteroAnterior) CXR views and (iii) we propose COVID Smart Data based Network (COVID-SDNet) methodology for improving the generalization capacity of COVID-classification models. Our approach reaches good and stable results with an accuracy of 97.72%±0.95% , 86.90%±3.20% , 61.80%±5.49% in severe, moderate and mild COVID-19 severity levels. Our approach could help in the early detection of COVID-19. COVIDGR-1.0 along with the severity level labels are available to the scientific community through this link https://dasci.es/es/transferencia/open-data/covidgr/This work was supported by the project DeepSCOP-Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica en Big Data 2018, COVID19_RX-Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica SARS-CoV-2 y COVID-19 2020, and the Spanish Ministry of Science and Technology under the project TIN2017-89517-P. S. Tabik was supported by the Ramon y Cajal Programme (RYC-2015-18136). A. Gómez-Ríos was supported by the FPU Programme FPU16/04765. D. Charte was supported by the FPU Programme FPU17/04069. J. Suárez was supported by the FPU Programme FPU18/05989. E.G was supported by the European Research Council (ERC Grant agreement 647038 [BIODESERT])

Precariedad, exclusión social y diversidad funcional (discapacidad): lógicas y efectos subjetivos del sufrimiento social contemporáneo (II). Innovación docente en Filosofía

El PIMCD "Precariedad, exclusión social y diversidad funcional (discapacidad): lógicas y efectos subjetivos del sufrimiento social contemporáneo (II). Innovación docente en Filosofía" se ocupa de conceptos generalmente eludidos por la tradición teórica (contando como núcleos aglutinantes los de la precariedad laboral, la exclusión social y diversidad funcional o discapacidad), cuyo análisis propicia nuevas prácticas en la enseñanza universitaria de filosofía, adoptando como meta principal el aprendizaje centrado en el estudiantado, el diseño de nuevas herramientas de enseñanza y el fomento de una universidad inclusiva. El proyecto cuenta con 26 docentes de la UCM y otros 28 docentes de otras 17 universidades españolas (UV, UNED, UGR, UNIZAR, UAH, UC3M, UCA, UNIOVI, ULL, EHU/UPV, UA, UAM, Deusto, IFS/CSIC, UCJC, URJC y Univ. Pontificia de Comillas), que permitirán dotar a las actividades programadas de un alcance idóneo para consolidar la adquisición de competencias argumentativas y dialécticas por parte de lxs estudiantes implicados en el marco de los seminarios previstos. Se integrarán en el PIMCD, aparte de PDI, al menos 26 estudiantes de máster y doctorado de la Facultad de Filosofía, a lxs que acompañarán durante el desarrollo del PIMCD 4 Alumni de la Facultad de Filosofía de la UCM, actualmente investigadores post-doc y profesorxs de IES, cuya experiencia será beneficiosa para su introducción en la investigación. Asimismo, el equipo cuenta con el apoyo de varixs profesorxs asociadxs, que en algunos casos son también profesores de IES. Varixs docentes externos a la UCM participantes en el PIMCD poseen una dilatada experiencia en la coordinación de proyectos de innovación de otras universidades, lo que redundará en beneficio de las actividades a desarrollar. La coordinadora y otrxs miembros del PIMCD pertenecen a la Red de Innovación Docente en Filosofia (RIEF), puesta en marcha desde la Universitat de València (http://rief.blogs.uv.es/encuentros-de-la-rief/), a la que mantendremos informada de las actividades realizadas en el proyecto. Asimismo, lxs 6 miembros del PAS permitirán difundir debidamente las actividades realizadas en el PIMCD entre lxs estudiantes Erasmus IN del curso 2019/20 en la Facultad de Filosofía, de la misma manera que orientar en las tareas de maquetación y edición que puedan ser necesarias de cara a la publicación de lxs resultados del PIMCD y en las tareas de pesquisa bibliográfica necesarias para el desarrollo de los objetivos propuestos. Han manifestado su interés en los resultados derivados del PIMCD editoriales especializadas en la difusión de investigaciones predoctorales como Ápeiron y CTK E-Books

Metodologías de datos de calidad (Smart Data) para Deep Learning: el problema del ruido de clase y aplicaciones en corales y COVID-19

Currently, all the processes that are being executed in governments, companies and research centres are generating data that will be processed to extract valuable information. The process of extracting relevant information in data is known as Knowledge Discovery in Databases. This process contains two important steps, which are data cleaning and preprocessing, and data mining. The first one cleans the data in terms of inconsistencies, possible missing values, noise (errors in the data), etc. The second one uses the clean or smart data generated in the first step and applies Machine Learning algorithms to extract patterns and information from the data. Deep Learning, a branch of Machine Learning, is now being widely used due to its good performance, especially when the data is composed of images, even outperforming other Machine Learning algorithms. However, Deep Learning is known to need great quantities of data to perform well, which is a drawback for the application of Deep Learning algorithms in scenarios that lack a big volume of data. In this thesis, we propose the use of different preprocessing and optimization techniques to be able to use Deep Learning, and in particular, Convolutional Neural Networks, when the image data sets that we have available are small (below 1500 images), because it is costly or hard to obtain more data. That way, we transform the small data sets into smart data that can be used to train Convolutional Neural Networks.Actualmente, todos los procesos que son ejecutados en gobiernos, empresas y centros de investigacións están generando datos que serán procesados con el objetivo de obtener información de valor. El proceso de extraer esta información relevante en los datos es conocido como Knowledge Discovery in Databases. Este proceso contiene dos pasos importantes, conocidos como limpieza y preprocesado de datos, y data mining. El primero limpia los datos originales en términos de inconsistencias, posibles valores perdidos, ruido (que son pequeños errores en los datos), etc. El segundo usa este conjunto ya limpio generado en el primer paso y usa algoritmos de aprendizaje automático para extraer patrones e información de estos datos. El Deep Learning, una rama del aprendizaje automático, está siendo ampliamente usado ahora debido al buen rendimiento que ha mostrado, especialmente cuando los datos de entrada están compuestos por imágenes, superando los resultados obtenidos por otros algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, los algoritmos de Deep Learning son conocidos por necesitar grandes cantidades de datos para obtener buenos resultados, lo que supone un inconveniente para su aplicación en escenarios que carecen de un gran volumen de datos. En esta tesis, proponemos el uso de distintas técnicas de preprocesamiento y optimización que nos permitan el uso de algoritmos de Deep Learning y, en particular, redes neuronales convolucionales, cuando los conjuntos de datos de los que disponemos son pequeños (con un tamaño por debajo de las 1500 imágenes) debido a que es costoso y difícil obtener más datos. De esta forma, transformamos estos conjuntos pequeños en lo que se conoce como smart data, para que puedan ser usados para entrenar redes neuronales convolucionales.Tesis Univ. Granada.Ministerio de Educación, Cultura y Deporte con código FPU16/04765TIN2017-89517-P Ministerio de Economía y CompetitividadPID2020-119478GB-I00 Ministerio de Cienci

Encuentro de Ciencias Básicas 2: retos frente a la deserción

Pensar en la deserción –en adelante abandono– universitaria conlleva contemplar un espectro de factores que inciden en la misma, de los cuales se destacan condiciones académicas previas, el factor económico –concluyente en la continuidad o no de los estudios superiores–; aspectos sociales, culturales y familiares que influyen en la escogencia del programa; el sentido de pertenencia frente a la institución en la cual se va a formar el estudiante, y otros tantos, que permiten afirmar que la deserción en educación superior no se debe solo a la pérdida de las asignaturas pertenecientes a las ciencias básicas. Es por esto que en su segunda versión el Encuentro de Ciencias Básicas centró sus esfuerzos en evidenciar los hechos que inciden en la transición colegio-universidad, como un elemento determinante en el abandono. Este tópico fue resultado del primer encuentro, donde los profesores-investigadores cuestionaron los esfuerzos que hacen las universidades, los cuales se enfocan en solucionar problemáticas asociadas con la formación secundaria. Por tanto, se hizo imperante indagar sobre qué se está haciendo para estudiar, analizar y estructurar propuestas metodológicas que faciliten un tránsito menos complejo para los estudiantes que dejaron su colegio aún siendo niños y los recibe la universidad como adultos. Así pues, estas memorias se convierten en un insumo de gran valor para las universidades y los colegios que se estén cuestionado sobre sus procesos de formación, donde no solo se preocupen por el carácter propedéutico de la misma, sino también se repiense la importancia de la preparación para la vida universitaria, o qué metodologías son las más asertivas para la recepción de los estudiantes de los primeros semestres universitarios, que son, evidentemente, la población más vulnerable al fenómeno de abandono de la educación superior.Acompañamiento, una propuesta de evaluación formativa. Un ejercicio de modelación matemática, aplicando los conceptos del álgebra lineal con estudiantes de la Facultad de Ingeniería y el programa de Economía de la Universidad Católica de Colombia En busca de la relación entre ciencias básicas y deserción en la educación superior colombiana Experiencia de transición aritmética-álgebra con estudiantes de primer semestre de la Universidad Católica de Colombia Experiencias de aprendizaje en proyectos de aula: una estrategia para la retención universitaria MOEBIUS: hacia una didáctica de la transición enseñanza media superior-universidad Formulación de una estrategia para la enseñanza del concepto de la derivada a partir de los conocimientos previos y su impacto en la disminución de la deserción escolar La indagación en proyectos transversales como estrategia pedagógica en la mediación entre la educación media y la universitaria. La tutoría: factor que motiva el rendimiento académico en estudiantes en la transición colegio-universidad. Curso de acogida para estudiantes neotomasinos de la División de Ingenierías, fundamentado en el razonamiento, el pensamiento lógico-matemático y el trabajo colaborativo Propuesta interinstitucional de acompañamiento académico a partir del diseño e implementación de pruebas diagnósticas. Representaciones del movimiento parabólico para niveles diferenciados de educación media a superior