論文の概要: Is deep learning necessary for simple classification tasks?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06730v1
- Date: Thu, 11 Jun 2020 18:41:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 09:08:31.022301
- Title: Is deep learning necessary for simple classification tasks?
- Title（参考訳）: 深層学習は単純な分類作業に必要か?
- Authors: Joseph D. Romano, Trang T. Le, Weixuan Fu, and Jason H. Moore
- Abstract要約: 自動機械学習(Automated Machine Learning、ML)とディープラーニング(Deep Learning、DL)は、帰納的学習タスクを解決するために使用される最先端のパラダイムである。
6つのよく認識された公開データセットのバイナリ分類の文脈でAutoMLとDLを比較した。
また、深部推定器を組み込んだ遺伝的プログラミングに基づくAutoMLの新しいツールの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3793659640122717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automated machine learning (AutoML) and deep learning (DL) are two
cutting-edge paradigms used to solve a myriad of inductive learning tasks. In
spite of their successes, little guidance exists for when to choose one
approach over the other in the context of specific real-world problems.
Furthermore, relatively few tools exist that allow the integration of both
AutoML and DL in the same analysis to yield results combining both of their
strengths. Here, we seek to address both of these issues, by (1.) providing a
head-to-head comparison of AutoML and DL in the context of binary
classification on 6 well-characterized public datasets, and (2.) evaluating a
new tool for genetic programming-based AutoML that incorporates deep
estimators. Our observations suggest that AutoML outperforms simple DL
classifiers when trained on similar datasets for binary classification but
integrating DL into AutoML improves classification performance even further.
However, the substantial time needed to train AutoML+DL pipelines will likely
outweigh performance advantages in many applications.
- Abstract（参考訳）: 自動化機械学習(automl)とディープラーニング(dl)は、無数の帰納的学習タスクを解決するために使用される2つの最先端パラダイムである。
彼らの成功にもかかわらず、特定の現実世界の問題の文脈において、あるアプローチを別のアプローチで選択する際のガイダンスはほとんどない。
さらに、AutoMLとDLを同じ分析で統合することで、両方の長所を組み合わせた結果が得られるツールは比較的少ない。
ここでは,これら2つの課題に対処するため, (1.) 高度に特徴付けられた6つの公開データセットのバイナリ分類の文脈において, AutoML と DL の直接比較を行い, (2.) 深部推定を組み込んだ遺伝的プログラミングベースの AutoML の新しいツールを評価する。
以上の結果から,AutoMLはバイナリ分類のための類似データセットで訓練した場合,単純なDL分類器よりも優れているが,DLをAutoMLに統合することで分類性能がさらに向上することが示唆された。
しかし、AutoML+DLパイプラインのトレーニングに要する時間は、多くのアプリケーションでパフォーマンス上の利点を上回るだろう。
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