GetNetUPAM

新框架提升了AI在嘈杂海洋生物声学监测中的性能

研究人员开发了GetNetUPAM，一个新颖的嵌套交叉验证框架，旨在提高海洋生物声学监测系统的可靠性。该框架通过将数据划分为站点-年份块来模拟不同的环境状态，从而解决了高噪声和低信噪比的问题，防止了过拟合并暴露了与部署相关的故障模式。当应用于自适应分辨率池化和注意力网络（ARPA-N）时，GetNetUPAM通过集成卷积块注意力模块（CBAM）作为学习到的噪声抑制器，显著减少了误报，提高了生态监测的准确性。