論文の概要: Low-dimensional Interpretable Kernels with Conic Discriminant Functions for Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08986v1
• Date: Fri, 17 Jul 2020 13:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 13:11:35.125783
• Title: Low-dimensional Interpretable Kernels with Conic Discriminant Functions for Classification
• Title（参考訳）: 円錐分別関数を用いた低次元解釈可能カーネルの分類
• Authors: Gurhan Ceylan and S. Ilker Birbil
• Abstract要約: カーネルはしばしば、その高次元の特徴空間表現による印象的な予測力を示す暗黙のマッピング関数として開発される。 本研究では,解釈可能な低次元カーネルの集合に繋がる,一連の単純な特徴写像を徐々に構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kernels are often developed and used as implicit mapping functions that show impressive predictive power due to their high-dimensional feature space representations. In this study, we gradually construct a series of simple feature maps that lead to a collection of interpretable low-dimensional kernels. At each step, we keep the original features and make sure that the increase in the dimension of input data is extremely low, so that the resulting discriminant functions remain interpretable and amenable to fast training. Despite our persistence on interpretability, we obtain high accuracy results even without in-depth hyperparameter tuning. Comparison of our results against several well-known kernels on benchmark datasets show that the proposed kernels are competitive in terms of prediction accuracy, while the training times are significantly lower than those obtained with state-of-the-art kernel implementations.
• Abstract（参考訳）: カーネルはしばしば、高次元の特徴空間表現のために印象的な予測力を示す暗黙のマッピング関数として開発され使用される。 本研究では,解釈可能な低次元カーネルの集合に繋がる一連の単純な特徴写像を徐々に構築する。 各ステップにおいて、元の特徴を保ち、入力データの次元の増大が極端に低く、その結果の識別関数が解釈可能であり、高速な訓練に有効であることを確認する。 解釈可能性の持続性にも拘わらず、奥行きのハイパーパラメータチューニングなしでも高精度な結果が得られる。 ベンチマークデータセット上のよく知られたカーネルと比較すると,提案したカーネルは予測精度で競合するが,トレーニング時間は最先端のカーネル実装で得られたカーネルに比べて有意に低い。

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