論文の概要: Injective Domain Knowledge in Neural Networks for Transprecision Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10214v1
• Date: Mon, 24 Feb 2020 12:58:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 02:34:30.492759
• Title: Injective Domain Knowledge in Neural Networks for Transprecision Computing
• Title（参考訳）: 翻訳計算のためのニューラルネットワークにおけるインジェクティブドメイン知識
• Authors: Andrea Borghesi, Federico Baldo, Michele Lombardi, Michela Milano
• Abstract要約: 本稿では,非自明な学習課題を扱う際に,事前知識を統合することで得られる改善について検討する。 その結果,問題固有情報を利用したMLモデルは純粋にデータ駆動のモデルよりも優れており,平均精度は約38%向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.300144121921882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) models are very effective in many learning tasks, due to the capability to extract meaningful information from large data sets. Nevertheless, there are learning problems that cannot be easily solved relying on pure data, e.g. scarce data or very complex functions to be approximated. Fortunately, in many contexts domain knowledge is explicitly available and can be used to train better ML models. This paper studies the improvements that can be obtained by integrating prior knowledge when dealing with a non-trivial learning task, namely precision tuning of transprecision computing applications. The domain information is injected in the ML models in different ways: I) additional features, II) ad-hoc graph-based network topology, III) regularization schemes. The results clearly show that ML models exploiting problem-specific information outperform the purely data-driven ones, with an average accuracy improvement around 38%.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)モデルは、大きなデータセットから意味のある情報を抽出する能力があるため、多くの学習タスクで非常に効果的です。 それでも、純粋なデータ(例えば、不足データや近似される非常に複雑な関数など)に頼って簡単には解けない学習問題が存在する。 幸いなことに、多くのコンテキストにおいて、ドメイン知識は明示的に利用可能であり、より良いMLモデルのトレーニングに使用できる。 本稿では,非自明な学習タスク,すなわち超精密計算アプリケーションの精密チューニングを扱う際に,事前知識を統合することで得られる改善について述べる。 ドメイン情報はMLモデルに異なる方法で注入される: I)追加機能, II)アドホックグラフベースのネットワークトポロジー, III)正規化スキーム。 その結果,問題固有情報を利用したMLモデルは純粋にデータ駆動モデルよりも優れており,平均精度は38%向上した。

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