論文の概要: Deep Convolutional Neural Network Ensembles using ECOC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02961v2
• Date: Sun, 7 Mar 2021 16:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 02:20:18.899244
• Title: Deep Convolutional Neural Network Ensembles using ECOC
• Title（参考訳）: ECOCを用いた深部畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Sara Atito Ali Ahmed, Cemre Zor, Berrin Yanikoglu, Muhammad Awais, Josef Kittler
• Abstract要約: 我々は、深層ネットワークのアンサンブル手法として使用されるECOC(エラー訂正出力符号化)フレームワークを解析する。 本稿では,精度・複雑さのトレードオフに対処するための設計手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.29970325359036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have enhanced the performance of decision making systems in many applications including image understanding, and further gains can be achieved by constructing ensembles. However, designing an ensemble of deep networks is often not very beneficial since the time needed to train the networks is very high or the performance gain obtained is not very significant. In this paper, we analyse error correcting output coding (ECOC) framework to be used as an ensemble technique for deep networks and propose different design strategies to address the accuracy-complexity trade-off. We carry out an extensive comparative study between the introduced ECOC designs and the state-of-the-art ensemble techniques such as ensemble averaging and gradient boosting decision trees. Furthermore, we propose a combinatory technique which is shown to achieve the highest classification performance amongst all.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、画像理解を含む多くのアプリケーションにおいて意思決定システムの性能を高め、アンサンブルを構築することでさらなる成果を得ることができる。 しかし、ネットワークのトレーニングに要する時間が非常に高く、あるいは得られる性能がそれほど重要でないため、ディープネットワークのアンサンブルを設計することは、しばしば有益ではない。 本稿では,深層ネットワークのアンサンブル手法として使用する誤り訂正出力符号化(ecoc)フレームワークを分析し,精度・複雑さトレードオフに対処するための設計戦略を提案する。 導入したECOC設計とアンサンブル平均化や勾配向上決定木などの最先端のアンサンブル技術との広範な比較研究を行う。 さらに,最も高い分類性能を達成できるコンビネータ技術を提案する。

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