正则化超参数对基于深度学习的 LGE-MRI 分割的影响
图像与视频处理
2021-09-03 v5 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文展示了任意选定的 L2 正则化超参数值如何影响基于深度学习的语义分割结果。演示依赖于使用任意选定的 L2 正则化值在小规模 LGE-MRI 数据集上训练 U-net。其余超参数仅在训练验证准确率达到 90% 前历经全部 epoch 的 10% 时才手动调整或调优。基于深度学习的语义分割结果针对人工真值分割进行了客观与主观评估。
引用
@article{arxiv.2012.05661,
title = {Effect of the regularization hyperparameter on deep learning-based segmentation in LGE-MRI},
author = {Olivier Rukundo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05661},
year = {2021}
}
备注
4 pages, 2 figures