Convolutional Neural Network Hyperparameter Tuning with Adam Optimizer for ECG Classification

超参数 卷积神经网络 力矩(物理) 计算机科学 深度学习 人工智能 超参数优化 光谱图 模式识别(心理学) 块(置换群论) 特征提取 算法 数学 经典力学 物理 支持向量机 几何学
作者
Sena Yagmur Sen,Nalan Özkurt
出处
期刊:2020 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU) 被引量:32
标识
DOI:10.1109/asyu50717.2020.9259896
摘要

In this research, Adaptive Moment Estimation (Adam) optimization technique has been examined on ECG arrhythmia data that rely on deep neural networks. The proposed method indicates that Adam has great importance to solve deep learning problems. According to the proposed method, the heartbeats are classified as normal (N), left bundle branch block (LBBB) and right bundle branch block (RBBB) considering the hyper-parameter tuning of the convolutional neural network (CNN). The heartbeats are transformed into spectrogram images and directly given into CNN without any feature extraction method but bounded with a specific frequency/time-resolution rate. The most important point of the study is the examination of the moment estimation coefficients of Adam optimizer such as first moment and second moments. Other tuned parameters are adaptive learning rate and epsilon value. The hyperparameters, such as the learning rate and the moment estimation are investigated by grid search method. The effect of the parameters to validation loss were presented and analyzed as a result of this study.
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