ПОРІВНЯННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДІВ НАПІВКЕРОВАНОГО НАВЧАННЯ НА ОСНОВІ АВТОЕНКОДЕРІВ ДЛЯ ЗАДАЧ КЛАСИФІКАЦІЇ ФОТОГРАФІЙ РАКОВИХ ЗАХВОРЮВАНЬ ШКІРИ - Зарицький, О. О.; Данилов, В. Я. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2024)
Розглянуто та порівняно ефективність методів напівкерованого навчання на базі автоенкодерів для задачі класифікації фотографій ракових захворювань шкіри. У статті запропоновано систему оцінки методів напівкерованого навчання і запропоновано модифікації архітектур, описаних в літературних джерелах. Актуальність роботи полягає у дослідженні ефективності застосування різних методів напівкерованого навчання на прикладних задачах класифікації. Ефективне використання методів напівкерованого навчання для роботи з медичними даними може потенційно суттєво підвищити якість використання штучного інтелекту у медицині, оскільки нерозмічені медичні дані легше отримати і вони не потребують залучення дорогих спеціалістів. Як показали експерименти, проведені в рамках цього дослідження, методи напівкерованого навчання на базі автоенкодерів суттєво покращують метричні показники моделі для задачі класифікації фотографій ракових захворювань шкіри. В рамках дослідження розглянуто звичайний згортковий автоенкодер, варіаційний автоенкодер і сходову нейронну мережу, адаптовані для задач напівкерованого навчання. Як дані для експериментів використано датасет HAM10000. Для кожної моделі проведено 3 експерименти з різною кількістю розмічених даних у навчальній вибірці (5, 10, 30 % маркованих даних). Дослідження показали, що варіаційний автоенкодер демонструє виняткові результати на великій кількості розмічених даних, проте погано адаптується до малої кількості. Згортковий автоенкодер є ефективним тільки для великої кількості розмічених даних і дуже поступається складнішим методам НН у всіх експериментах. Дослідження показало, що сходова нейронна мережа є дуже ефективною для малої кількості маркованих даних порівняно з іншими розглянутими архітектурами. Отже, враховуючи специфіку задач класифікації медичних даних, можна зробити висновок, що сходова нейронна мережа є найефективнішою для такого типу задач.