УДК 004.85
DOI: 10.36871/2618-9976.2024.06.001
Авторы
Сергей Александрович Ярушев,
Кандидат технических наук, директор центра перспективных исследований в искусственном интеллекте, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
Алексей Николаевич Аверкин,
Кандидат физико-математических наук, доцент, ведущий научный сотрудник центра перспективных исследований в искусственном интеллекте, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
Андрей Николаевич Лукьянов,
Лаборант-исследователь центра перспективных исследований в искусственном интеллекте, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
Аннотация
В настоящей статье рассматривается возможность применения метода b-cos для объяснения работы нейронной сети типа «трансформер» к задачам классификации медицинских снимков. Для оптимизации требований к вычислительным ресурсам разработаны собственные методы регуляризации, позволяющие избежать переобучения, при этом уменьшающие использование видеопамяти. Рассматриваются результаты классификации дерматоскопических снимков с помощью разработанной искусственной нейронной сети и метода объяснений b-cos.
Ключевые слова
трансформер
сверточная нейронная сеть
b-cos
объяснительный искусственный интеллект
регуляризация
классификация медицинских снимков
