論文の概要: Customized Video QoE Estimation with Algorithm-Agnostic Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08730v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 15:28:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:19:09.170339
• Title: Customized Video QoE Estimation with Algorithm-Agnostic Transfer Learning
• Title（参考訳）: アルゴリズム非依存な転送学習によるビデオqoe推定
• Authors: Selim Ickin and Markus Fiedler and Konstantinos Vandikas
• Abstract要約: 小さなデータセット、ソースドメインのユーザプロファイルの多様性の欠如、QoEモデルのターゲットドメインの多様性の多さは、QoEモデルの課題である。 平均オピニオンスコア(MOS)上の汎用指標を分散化されたローカルモデルで共有する、トランスファーラーニングに基づくMLモデルトレーニング手法を提案する。 提案手法は,同一のMLアルゴリズムを実行するために,協調する局所ノードを必要としないため,互いに積み重ねた特定のMLアルゴリズムに非依存であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.452875650827562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of QoE models by means of Machine Learning (ML) is challenging, amongst others due to small-size datasets, lack of diversity in user profiles in the source domain, and too much diversity in the target domains of QoE models. Furthermore, datasets can be hard to share between research entities, as the machine learning models and the collected user data from the user studies may be IPR- or GDPR-sensitive. This makes a decentralized learning-based framework appealing for sharing and aggregating learned knowledge in-between the local models that map the obtained metrics to the user QoE, such as Mean Opinion Scores (MOS). In this paper, we present a transfer learning-based ML model training approach, which allows decentralized local models to share generic indicators on MOS to learn a generic base model, and then customize the generic base model further using additional features that are unique to those specific localized (and potentially sensitive) QoE nodes. We show that the proposed approach is agnostic to specific ML algorithms, stacked upon each other, as it does not necessitate the collaborating localized nodes to run the same ML algorithm. Our reproducible results reveal the advantages of stacking various generic and specific models with corresponding weight factors. Moreover, we identify the optimal combination of algorithms and weight factors for the corresponding localized QoE nodes.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)によるqoeモデルの開発は、小規模データセット、ソースドメインにおけるユーザプロファイルの多様性の欠如、qoeモデルのターゲットドメインにおける多様性の多さなどにより、困難である。 さらに、機械学習モデルとユーザ研究から収集したユーザデータは、IPRまたはGDPRに敏感である可能性があるため、データセットを研究エンティティ間で共有することは困難である。 これにより、得られたメトリクスをユーザQoE(Mean Opinion Scores (MOS)など)にマップするローカルモデル間の学習知識の共有と集約にアピールする分散学習ベースのフレームワークが実現される。 本稿では,分散ローカルモデルがmos上で汎用的な指標を共有して汎用ベースモデルを学習し,特定の局所的(かつ潜在的に敏感な)qoeノードに特有の追加機能を用いて汎用ベースモデルをカスタマイズする,転送学習に基づくmlモデルトレーニング手法を提案する。 提案手法は,同一のMLアルゴリズムを実行するために,協調する局所ノードを必要としないため,互いに積み重ねた特定のMLアルゴリズムに非依存であることを示す。 再現可能な結果から,種々の汎用モデルおよび特定モデルと対応する重み係数を積み重ねる利点が明らかになった。 さらに,対応する局所化qoeノードに対するアルゴリズムと重み係数の最適組み合わせを同定した。

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