Capas basadas en operadores OWA para Redes Neuronales Convolucionales
Fecha
2020Autor
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
En este trabajo exploramos una nueva forma de ampliar la capacidad de las
Redes Neuronales Convolucionales. En concreto, planteamos una nueva t´ecnica
para generar informaci´on adicional a partir de la salida de un bloque convolucional de una Red Neuronal Convolucional, empleando para ello operadores OWA
a nivel de canal, y usando esta nueva informaci´on para ampliar la entrada de las
siguien ...
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En este trabajo exploramos una nueva forma de ampliar la capacidad de las
Redes Neuronales Convolucionales. En concreto, planteamos una nueva t´ecnica
para generar informaci´on adicional a partir de la salida de un bloque convolucional de una Red Neuronal Convolucional, empleando para ello operadores OWA
a nivel de canal, y usando esta nueva informaci´on para ampliar la entrada de las
siguientes capas de la red. Realizamos diversas pruebas con esta nueva t´ecnica,
comprobando como afectan diferentes par´ametros a los resultados, incluyendo
el punto de inserci´on de la nueva informaci´on, la cantidad de operadores OWA
aplicados, o el tipo de m´etrica empleada para ordenar los canales de informaci´on
original. [--]
In this work we explore a novel way for increasing the capacity of Convolutional
Neural Networks. Particularily, we propose a new technique for the generation
of additional information based on the output of a convolutional block of a
Convolutional Neural Network. We derive this information from the application
of OWA operators at the channel level, and use this information to augment the
in ...
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In this work we explore a novel way for increasing the capacity of Convolutional
Neural Networks. Particularily, we propose a new technique for the generation
of additional information based on the output of a convolutional block of a
Convolutional Neural Network. We derive this information from the application
of OWA operators at the channel level, and use this information to augment the
input of the next layers in the network. We perform experiments to validate this
new technique, testing how different parameters, namely the insertion point in
the network, the ammount of learned OWA operators, and the channel sorting
metric, affect the accuracy results of the network. [--]
Materias
Deep Learning,
Redes Neuronales,
Redes Neuronales Convolucionales,
Clasificación de imágenes,
Operadores OWA,
Deep Learning,
Neural Networks,
Convolutional Neural Networks,
Image classification,
OWA operators
Titulación
Máster Universitario en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra /
Nafarroako Unibertsitate Publikoko Unibertsitate Masterra Informatika Ingeniaritzan