論文の概要: Transfer Learning for Aided Target Recognition: Comparing Deep Learning
to other Machine Learning Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12762v1
- Date: Wed, 25 Nov 2020 14:25:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 03:03:31.971346
- Title: Transfer Learning for Aided Target Recognition: Comparing Deep Learning
to other Machine Learning Approaches
- Title（参考訳）: 目標認識支援のためのトランスファー学習--ディープラーニングと他の機械学習アプローチの比較
- Authors: Samuel Rivera, Olga Mendoza-Schrock, Ashley Diehl
- Abstract要約: AiTR(Aided target recognition)は、産業や防衛分野のアプリケーションにおいて重要な問題である。
ディープラーニング(DL)は、最近の現実世界の問題に対して、例外的なモデリングの柔軟性と精度を提供する。
私たちのゴールは、DLフレームワーク内の転送学習と、転送タスクとデータセットをまたいだ他のMLアプローチを比較することで、この欠点に対処することにあります。
- 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: Aided target recognition (AiTR), the problem of classifying objects from
sensor data, is an important problem with applications across industry and
defense. While classification algorithms continue to improve, they often
require more training data than is available or they do not transfer well to
settings not represented in the training set. These problems are mitigated by
transfer learning (TL), where knowledge gained in a well-understood source
domain is transferred to a target domain of interest. In this context, the
target domain could represents a poorly-labeled dataset, a different sensor, or
an altogether new set of classes to identify.
While TL for classification has been an active area of machine learning (ML)
research for decades, transfer learning within a deep learning framework
remains a relatively new area of research. Although deep learning (DL) provides
exceptional modeling flexibility and accuracy on recent real world problems,
open questions remain regarding how much transfer benefit is gained by using DL
versus other ML architectures. Our goal is to address this shortcoming by
comparing transfer learning within a DL framework to other ML approaches across
transfer tasks and datasets. Our main contributions are: 1) an empirical
analysis of DL and ML algorithms on several transfer tasks and domains
including gene expressions and satellite imagery, and 2) a discussion of the
limitations and assumptions of TL for aided target recognition -- both for DL
and ML in general. We close with a discussion of future directions for DL
transfer.
- Abstract（参考訳）: センサデータからオブジェクトを分類する問題であるAided target recognition (AiTR)は、産業や防衛分野のアプリケーションにおいて重要な問題である。
分類アルゴリズムは改善を続けているが、多くの場合、利用可能な以上のトレーニングデータを必要とするか、トレーニングセットに表示されていない設定にうまく移行しない。
これらの問題は転送学習(tl)によって軽減され、よく理解されたソースドメインで得られる知識は対象の関心領域に移される。
このコンテキストでは、ターゲットドメインはラベルの低いデータセット、異なるセンサー、あるいは識別するまったく新しいクラスのセットを表すことができる。
分類のためのTLは、数十年にわたって機械学習(ML)研究の活発な領域であったが、ディープラーニングフレームワーク内の伝達学習は、比較的新しい研究領域である。
ディープラーニング(DL)は、最近の現実世界の問題に対して、例外的なモデリングの柔軟性と精度を提供するが、DLと他のMLアーキテクチャを使用した場合の転送メリットについて、オープンな疑問が残る。
私たちのゴールは、DLフレームワーク内の転送学習と、転送タスクとデータセットをまたいだ他のMLアプローチを比較することで、この欠点に対処することにあります。
私たちの主な貢献は
1)遺伝子発現や衛星画像を含むいくつかの伝達課題および領域におけるdlおよびmlアルゴリズムの実証的解析
2) 目標認識支援のためのtlの限界と仮定 - dl と ml 全般について - について議論する。
我々はDL転送の今後の方向性について議論した。
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