{rfName}
Op

Indexat a

Llicència i ús

Citacions

76

Altmetrics

Anàlisi d'autories institucional

Martin AAutor o coautorCamacho DAutor (correspondència)

Compartir

23 defebrer de 2020
Publicacions
>
Article
No

Optimising Convolutional Neural Networks using a Hybrid Statistically-driven Coral Reef Optimisation algorithm

Publicat a:Applied Soft Computing. 90 (106144): - 2020-05-01 90(106144), DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106144

Autors: Martín A., Vargas V.M., Gutiérrez P.A., Camacho D., Hervás-Martínez C.

Afiliacions

Universidad de Córdoba - Autor o coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o coautor
Universidad Rey Juan Carlos - Autor o coautor

Resum

© 2020 Elsevier B.V. Convolutional Neural Networks stands at the front of many solutions which deal with computer vision related tasks. The use and the applications of these models are growing unceasingly, as well as the complexity required to deal with bigger and highly complex problems. However, hitting the most suitable model for solving a specific task is not trivial. A very manually intensive and time consuming trial-and-error experimentation is needed in order to find an architecture, hyperparameters and parameters which reach a certain level of performance. Moreover, this process leads to oversized models, diminishing their generalisation capacity. In this paper, we leverage a metaheuristic and a hybridisation process to optimise the reasoning block of CNN models, composed by fully connected and dropout layers, conducting a full reconstruction that leads to lighter models with better performance. Our approach is architecture-independent and operates at the topology, hyperparameters and parameters (connection weights) levels. For that purpose, we have implemented the Hybrid Statistically-driven Coral Reef Optimisation (HSCRO) algorithm as an extension of SCRO, a metaheuristic which does not require to adjust any parameter since they are automatically and dynamically chosen based on the statistical characteristics of the evolution. In addition, a hybridisation process employs the backpropagation algorithm to make a final fine-grained weights adjustment. In the experiments, the VGG-16 model is successfully optimised in two different scenarios (the CIFAR-10 and the CINIC-10 datasets), resulting in a lighter architecture, with an 88% reduction of the connection weights, but without losing its generalisation performance.

Paraules clau

Convolutional neural networksCoral reef optimisationHybridisationNeuroevolutionOptimisation

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Applied Soft Computing a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2020, es trobava a la posició 11/111, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Computer Science, Interdisciplinary Applications. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada per sobre del Percentil 90.

Des d'una perspectiva relativa, i atenent a l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir de les Citacions Mundials de Scopus Elsevier, proporciona un valor per a la mitjana Ponderada de l'Impacte Normalitzat de l'agència Scopus: 1.09, el que indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: ESI 14 Nov 2024)

Aquesta informació es reforça amb altres indicadors del mateix tipus, que encara que dinàmics en el temps i dependents del conjunt de citacions mitjanes mundials en el moment del seu càlcul, coincideixen a posicionar en algun moment el treball, entre el 50% més citats dins de la seva temàtica:

  • Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions: 8.9 (font consultada: Dimensions Jul 2025)

Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-07-29, el següent nombre de cites:

  • WoS: 13
  • Scopus: 28
  • Google Scholar: 34

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-07-29:

  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 53 (PlumX).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

  • Assignació d'un Handle/URN com a identificador dins del Dipòsit en el Repositori Institucional: https://oa.upm.es/88869/

Com a resultat de la publicació del treball en el repositori institucional, s'han obtingut dades estadístiques d'ús que reflecteixen el seu impacte. En termes de difusió, podem afirmar que, fins a la data

  • Visualitzacions: 33
  • Descàrregues: 13

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (MARTIN GARCIA, ALEJANDRO) .

l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat CAMACHO FERNANDEZ, DAVID.