SCI論文執筆シリーズ：アブレーション実験が1記事でわかる！アブレーション実験とは何なのか、アブレーション実験の用途は何なのか、論文を書く際にどのように使うのか、追加する必要があるのか、いつ追加するのか…、この記事だけです！完全にコントロールしましょう！
本稿執筆時点で、ステーション B の YOLOv8 の最新の改善シリーズのソース コード パッケージは、30 のネットワーク改善と損失関数の改善によって更新されました。2～4種類を自分でアレンジして組み合わせれば、体位を問わず改善方法は5万通り以上！さまざまな位置を考慮すると、何百万ものアレンジが可能です。！AI 学者に焦点を当て、ステーション B のブロガーをフォローしてください。AI 学者は野獣と呼ばれています!
SCI論文執筆シリーズ：アブレーション実験が1記事でわかる！アブレーション実験とは何なのか、その用途は何なのか、論文を書くときにどのように使うのか、追加する必要があるのか、いつ追加するのか…、これはたったの 1 つの記事です。完全にコントロールしましょう！！！
1. アブレーション実験とは何ですか?
実験パートの核心は変数を制御すること、これをしっかりと理解して実験しましょう！
アブレーション実験：中学校・高等学校における制御変数法の具体化であり、基本モデルに異なるモジュールを重ね合わせ、各モジュールの役割を解析する。
Wikipedia: 人工知能 (AI)、特に機械学習 (ML) の分野では、アブレーションとは AI システムのコンポーネントの除去を指します。アブレーションスタディとは、特定のコンポーネントを取り除いた後の AI システムのパフォーマンスを研究し、このコンポーネントがシステム全体に及ぼす影響を理解することを指します。アブレーション研究では、システムが緩やかな劣化を示すことが必要です。つまり、コンポーネントが失われたり弱くなったりした場合でも、システムは機能し続けることができます。
(簡単なまとめ: 実験には 3 つの改善モジュール a、b、c が含まれています。どのモジュールが実験にどのような影響を与えるかわかりません。実験全体に対するモジュール a の効果を知りたい場合は、モジュール a を削除してください)モジュール a と比較します。これは知識用です。)
例:
例として、私が改良した一連のソース コードのモジュールを取り上げます。
提案されたモデルは YOLOv8+Ghost+RepViT です
その後、比較分析のために次のモデルのトレーニング、検証、テスト実験を行うことができます。
1.YOLOv8
2.YOLOv8+ゴースト
3.YOLOv8+RepViT
4.YOLOv8+ゴースト+RepViT
このようにして、さまざまなモジュールの機能が個別に分析され、論文で提案されているモデルが検証されます。
このブログ記事はバトル B の概要です。詳細な説明については、このリンクをクリックしてください。
2. どのようなシナリオが使用されますか?
SCI では:
1. 論文の豊富さ
2. 同じジャーナルでの同様の実験
大きな新聞で：追加してください！
（詳しくは先の先輩方を参考にするのが一番です）
3. アブレーション実験等のための3列テーブルの作成
流行のものと比較すると、
言葉は常に見劣りします。
詳しくはステーションBの動画をご覧ください！
中断する！
ステーション B に注目してください。AI 学者は野獣と呼ばれ、他の研究者よりもはるかに先んじ
て科学研究の高速道を歩み始めています。
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