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【論文メモ9】Comparing ARTMAP Neural Network with the Maximum-Likelihood Classifier for Detecting Urban Change

  • タイトル:Comparing ARTMAP Neural Network with the Maximum-Likelihood Classifier for Detecting Urban Change
  • 著者:Karen C. Seto and Weiguo Liu
  • ジャーナル:Photogrammetric Engineering & Remote Sensing Vol. 69, No. 9, September 2003, pp. 981–990.

! ざっくり

ARTPAM Neural Networkという手法を用いて、 (1)農業フェノロジーと都市化をどれだけ区別できるか (2)クラス分解能?が都市化にどれだけ影響を与えるか (3)最尤法とどちらがいいか を評価する。

クラスは23に分け、その中には土地被覆が変化したクラスも含む。 また(2)の比較のため、23のクラスを10のクラスに統合した。

手法は4つ試した。

1つめは23のクラスでARTMAPと最尤法を試し、2つの結果を比較した。

2つ目は1つ目で分類したクラスを10クラスに統合し、比較した。

3つ目は10のクラスでARTMAPと最尤法を試した。

4つ目は、2つ目と3つ目の結果を比較した。

ARTMAPと最尤法の比較には、3つの手法を試した。

1つ目は全体精度の比較。

2つ目は各クラスの使用者精度を比較。

3つ目は全体精度と使用者精度を用い、z検定を行った。

結果はARTMAPの方が全体的に最尤法より良さげで、クラス分解能は(ARTMAPの方が特に)結果に大きな変化を与えなかった。

! 感想

途中で多層パーセプトロンの問題点として、局所解に落ちること、過学習すること、パラメータ設定の難しさを挙げている。 ARTMAPはどのようにしてこの問題に対処しているのだろうか。

本文中の説明ではいまいちARTMAPの仕組みがわからなかったので、以下のスライドで勉強したい。 https://www.slideshare.net/NaveenKumar11/adaptive-resonance-theory-15441260

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