Avanços em ResNets: Novos Resultados Promissores na Classificação de Imagens

Tecnologia Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina

No dia 31 de outubro de 2024, um especialista em redes neurais anunciou a publicação de novos modelos de ResNets com desempenho inédito, utilizando conjuntos de hiperparâmetros recentemente otimizados, com resultados que alcançaram até 78% de acurácia em classificador de imagens.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

Recentemente, um pesquisador na área de aprendizado de máquina apresentou resultados impressionantes com redes ResNet, especificamente as versões 18 e 34, que foram submetidas a um treinamento inovador. Os modelos com hiperparâmetros adaptados mostraram desempenhos significativos, obtendo 73-74% e 77-78% de acurácia, respectivamente.

Os novos resultados foram comparados a trabalhos anteriores, incluindo a série 'ResNet Strikes Back' e versões da biblioteca torchvision, destacando que os novos pesos mostram um bom potencial em escalabilidade de resolução durante a inferência. Adicionalmente, um modelo ResNet50 variante D foi treinado, mas sem melhorias notáveis em comparação com resultados passados, sugerindo a necessidade de mais ajustes nos hiperparâmetros.

As referências aos treinamentos realizados a 176x176 e a avaliação a 224x224 indicam uma tentativa de maximizar a discrepância entre as resoluções de treinamento e teste. O estudo sugere que novas variantes como ra4 são eficazes em alta resolução, apresentando um desempenho que supera outras versões exploradas.

ResNet-18 alcançou 73-74% de acurácia.
ResNet-34 obteve resultados entre 77-78%.
Desempenhos comparados a ResNets anteriores.
Modelo ResNet50D teve ganhos limitados.
Novos pesos se destacam na escalabilidade.

A pesquisa discute ainda a ineditude de treinar variantes ResNet pré-ativadas combinadas com blocos básicos, destacando a falta de investigações semelhantes até então. Isso abre espaço para futuras investigações e uma possível expansão do uso de ResNets em aplicações complexas.

- Possibilidade de futuras melhorias em hiperparâmetros. - Aumento da acurácia em tarefas de classificação. - Inovação na combinação de arquiteturas de ResNet. - Escalabilidade em diferentes resoluções.

Os achados indicam avanços importantes em modelos de ResNet, apresentando oportunidades para o desenvolvimento de soluções mais eficientes em classificação de imagens. A continuação dessas pesquisas pode levar a novos paradigmas no uso de redes neurais profundas.

Os avanços nos modelos ResNet demonstram promissora evolução em técnicas de aprendizado de máquina, podendo impactar significativamente diversas aplicações em visão computacional. Convidamos os leitores a se inscreverem na nossa newsletter para acompanhar mais descobertas e inovações no campo da inteligência artificial.