Resumen

La clasificación automática de imágenes biológicas es esencial para la conservación de la biodiversidad y el estudio ecológico. Recientemente, debido a su rendimiento récord, las redes neuronales convolucionales profundas (DCNN) se han utilizado con más frecuencia en la clasificación de imágenes biológicas. Sin embargo, el entrenamiento de las DCNN requiere una gran cantidad de datos etiquetados, que pueden ser difíciles de obtener para algunos organismos. Este estudio se llevó a cabo para explotar el aprendizaje de transferencia entre dominios para DCNNs con datos limitados. Según la bibliografía, los estudios anteriores se centran principalmente en la transferencia desde ImageNet a un dominio específico o en la transferencia entre dos dominios estrechamente relacionados. Mientras que este estudio explora el aprendizaje de transferencia profunda entre especies de diferentes dominios y analiza la situación cuando existe una gran diferencia entre el dominio de origen y el dominio de destino. Inspirándose en el análisis de estudios anteriores, se propone el efecto de la clasificación de imágenes entre dominios de biología en el aprendizaje de transferencia. En este trabajo, se diseña el esquema de aprendizaje de transferencia múltiple para explotar el aprendizaje de transferencia profundo en varios conjuntos de datos de imágenes de biología de diferentes dominios. Puede haber una gran diferencia entre el dominio de origen y el dominio de destino, causando un bajo rendimiento en el aprendizaje de transferencia. Para abordar este problema, se propone el aprendizaje de transferencia multietapa mediante la introducción de un dominio intermedio. Los resultados experimentales muestran la eficacia del aprendizaje por transferencia entre dominios y la importancia de la cantidad de datos, y validan el potencial del aprendizaje por transferencia en varias etapas.

• Materias:Control del proceso Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:aprendizaje por transferencia profunda, aprendizaje por transferencia multietapa, dominios diferentes, gran diferencia, estudios anteriores, dominio de origen, dominio de destino, aprendizaje por transferencia, clasificación automática de imágenes biológicas, redes neuronales convolucionales profundas
• Keywords:deep transfer learning, multistage transfer learning, different domains, huge difference, previous studies, source domain, target domain, transfer learning, automatic biology image classification, deep convolutional neural networks