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Employing Soft Computing-Based GGA-MLP for Hyperparameter Optimization in COVID-19-Infected Lung Image Data Classification

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Anurag Sinha
N. K. Singh
Namit Garg
Amritansh Verma
Alisha Anum
Jay D. Desai
Erschienen in
Proceedings of the 2nd International Conference on Signal and Data Processing
Verlag
Springer Nature Singapore

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Abstract

In diesem Kapitel wird ein neuer Ansatz zur Hyperparameteroptimierung vorgestellt, der ein auf genetischen Algorithmen basierendes Multilayer Perceptron (GGA-MLP) zur Klassifizierung von COVID-19-Lungenbildern verwendet. Es werden die Herausforderungen des Netzwerkarchitekturdesigns und die Anwendung von Soft-Computing-Techniken zur Feature-Optimierung diskutiert. Die vorgeschlagene Methode integriert Autoencoder und genetische Algorithmen, um die Modellleistung zu verbessern und eine hohe Genauigkeit bei der Klassifizierung von COVID-19-infizierten Lungenbildern zu erreichen. Das Kapitel präsentiert auch eine vergleichende Analyse verschiedener CNN-Modelle und hebt das Potenzial der vorgeschlagenen Methode für zukünftige Forschungen zur Klassifizierung medizinischer Bilder hervor.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Employing Soft Computing-Based GGA-MLP for Hyperparameter Optimization in COVID-19-Infected Lung Image Data Classification
Verfasst von
Anurag Sinha
N. K. Singh
Namit Garg
Amritansh Verma
Alisha Anum
Jay D. Desai
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Proceedings of the 2nd International Conference on Signal and Data Processing

Print ISBN: 978-981-9914-09-8

Electronic ISBN: 978-981-9914-10-4

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-1410-4_29
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