論文の概要: Deep tree-ensembles for multi-output prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02829v2
• Date: Tue, 10 Aug 2021 13:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 04:18:21.172638
• Title: Deep tree-ensembles for multi-output prediction
• Title（参考訳）: マルチアウトプット予測のためのディープツリーセンブル
• Authors: Felipe Kenji Nakano, Konstantinos Pliakos, Celine Vens
• Abstract要約: そこで我々は,木埋め込みに基づく表現学習コンポーネントを用いて,各層が元の特徴集合を豊かにする,新しいディープツリーアンサンブル(DTE)モデルを提案する。 具体的には、2つの構造化された出力予測タスク、すなわちマルチラベル分類とマルチターゲット回帰に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, deep neural networks have expanded the state-of-art in various scientific fields and provided solutions to long standing problems across multiple application domains. Nevertheless, they also suffer from weaknesses since their optimal performance depends on massive amounts of training data and the tuning of an extended number of parameters. As a countermeasure, some deep-forest methods have been recently proposed, as efficient and low-scale solutions. Despite that, these approaches simply employ label classification probabilities as induced features and primarily focus on traditional classification and regression tasks, leaving multi-output prediction under-explored. Moreover, recent work has demonstrated that tree-embeddings are highly representative, especially in structured output prediction. In this direction, we propose a novel deep tree-ensemble (DTE) model, where every layer enriches the original feature set with a representation learning component based on tree-embeddings. In this paper, we specifically focus on two structured output prediction tasks, namely multi-label classification and multi-target regression. We conducted experiments using multiple benchmark datasets and the obtained results confirm that our method provides superior results to state-of-the-art methods in both tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワークは様々な科学分野において最先端を拡大し、複数のアプリケーション領域にわたる長期的問題に対する解決策を提供している。 それでも、最適なパフォーマンスは大量のトレーニングデータと、拡張された多数のパラメータのチューニングに依存するため、弱点にも悩まされる。 対策として, 効率的かつ低スケールの解法として, 最近, 深層林法が提案されている。 それにもかかわらず、これらのアプローチは単にラベル分類確率を誘導的特徴として採用し、主に従来の分類と回帰タスクに焦点を当て、マルチアウトプット予測は未検討のままである。 さらに、最近の研究では、特に構造的出力予測において、木埋め込みが非常に代表的であることが示されている。 そこで本研究では,木埋め込みに基づく表現学習コンポーネントを用いて,各層が元の特徴集合を豊かにする,新しいディープツリーアンサンブル(DTE)モデルを提案する。 本稿では,2つの構造化出力予測タスク,すなわちマルチラベル分類とマルチターゲット回帰に着目した。 我々は,複数のベンチマークデータセットを用いて実験を行い,本手法が両タスクの最先端手法に優れた結果をもたらすことを確認した。

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