JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditoresEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditores

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMAOpen Policy Finder (antes Sherpa-Romeo)Dulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoContacto/Sugerencias
    Ver ítem 
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres
    • Ver ítem
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres
    • Ver ítem

    Feature density as an uncertainty estimator method in the binary classification mammography images task for a supervised deep learning model

    • Autor
      Hernández Vásquez, Marco A.; Fuentes Fino, Ricardo Javier; Calderón-Ramírez, Saúl; Domínguez-Merino, EnriqueAutoridad Universidad de Málaga; López-Rubio, EzequielAutoridad Universidad de Málaga; Molina-Cabello, Miguel ÁngelAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2022
    • Palabras clave
      Densidad; Métodos estadísticos; Computación hetereogénea; Medidas de probabilidades; Lógica; Inteligencia artificial; Bioinformática; Ingeniería biomédica
    • Resumen
      Labeled medical datasets may include a limited number of observations for each class, while unlabeled datasets may include observations from patients with pathologies other than those observed in the labeled dataset. This negatively influences the performance of the prediction algorithms. Including out-of-distribution data in the unlabeled dataset can lead to varying degrees of performance degradation, or even improvement, by using a distance to measure how out-of-distribution a piece of data is. This work aims to propose an approach that allows estimating the predictive uncertainty of supervised algorithms, improving the behaviour when atypical samples are presented to the distribution of the dataset. In particular, we have used this approach to mammograms X-ray images applied to binary classification tasks. The proposal makes use of Feature Density, which consists of estimating the density of features from the calculation of a histogram. The obtained results report slight differences when different neural network architectures and uncertainty estimators are used
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/24482
    • Compartir
      RefworksMendeley
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros
    IWBBIO_2022___Feature_Density_as_an_Uncertainty_Estimator_Method.pdf (325.1Kb)
    Colecciones
    • Ponencias, Comunicaciones a congresos y Pósteres

    Estadísticas

    Buscar en Dimension
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
     

     

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA