| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Ensemble-based knowledge distillation for identification of childhood pneumonia
Avtorji:ID Vrbančič, Grega (Avtor)
ID Podgorelec, Vili (Avtor)
Datoteke:.pdf electronics-14-03115.pdf (915,47 KB)
MD5: 9C1E2F1449121390503F2B2AA8CE2C30
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Childhood pneumonia remains a key cause of global morbidity and mortality, highlighting the need for accurate and efficient diagnostic tools. Ensemble methods have proven to be among the most successful approaches for identifying childhood pneumonia from chest X-ray images. However, deploying large, complex convolutional neural network models in resource-constrained environments presents challenges due to their high computational demands. Therefore, we propose a novel ensemble-based knowledge distillation method for identifying childhood pneumonia from X-ray images, which utilizes an ensemble of classification models to distill the knowledge to a more efficient student model. Experiments conducted on a chest X-ray dataset show that the distilled student model achieves comparable (statistically not significantly different) predictive performance to that of the Stochastic Gradient with Warm Restarts ensemble method (F1-score on average 0.95 vs. 0.96, respectively), while significantly reducing inference time and decreasing FLOPs by a factor of 6.5. Based on the obtained results, the proposed method highlights the potential of knowledge distillation to enhance the efficiency of complex methods, making them more suitable for utilization in environments with limited computational resources.
Ključne besede:knowledge distillation, convolutional neural networks, childhood pneumonia
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:26.05.2025
Datum sprejetja članka:03.08.2025
Datum objave:05.08.2025
Založnik:MDPI
Leto izida:2025
Št. strani:21 str.
Številčenje:Vol. 14, iss. 15, [art. no.] 3115
PID:20.500.12556/DKUM-94527 Novo okno
UDK:004.9
COBISS.SI-ID:246010371 Novo okno
DOI:10.3390/electronics14153115 Novo okno
ISSN pri članku:2079-9292
Avtorske pravice:© 2025 by the authors
Datum objave v DKUM:20.08.2025
Število ogledov:139
Število prenosov:9
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Electronics
Skrajšan naslov:Electronics
Založnik:MDPI
ISSN:2079-9292
COBISS.SI-ID:523068953 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0057-2018
Naslov:Informacijski sistemi

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:konvolucijske nevronske mreže, destilacija znanja, otroška pljučnica


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici