論文の概要: Sparsely ensembled convolutional neural network classifiers via reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03921v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 21:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 16:11:06.953136
• Title: Sparsely ensembled convolutional neural network classifiers via reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習による分離結合畳み込みニューラルネットワーク分類器
• Authors: Roman Malashin ((1) Pavlov institute of Physiology RAS, (2) State University of Aerospace Instrumentation, Saint-Petersburg, Russia)
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,最小動作原理にインスパイアされた目的関数で学習する。 我々はエージェントに事前学習した分類器の集合を通してイメージを知覚するように教え、その結果、動的に構成されたシステムに計算グラフを展開させたい。 実験の結果,エージェントが計算の動的(および文脈に依存した)構造を利用すると,従来のアンサンブル学習よりも優れることがわかった。
• 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: We consider convolutional neural network (CNN) ensemble learning with the objective function inspired by least action principle; it includes resource consumption component. We teach an agent to perceive images through the set of pre-trained classifiers and want the resulting dynamically configured system to unfold the computational graph with the trajectory that refers to the minimal number of operations and maximal expected accuracy. The proposed agent's architecture implicitly approximates the required classifier selection function with the help of reinforcement learning. Our experimental results prove, that if the agent exploits the dynamic (and context-dependent) structure of computations, it outperforms conventional ensemble learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最小行動原理に触発された目的関数を用いた畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アンサンブル学習について検討する。 エージェントに事前学習された分類器のセットを通してイメージを知覚させ、得られた動的に構成されたシステムが計算グラフを最小の演算数と最大期待精度を示す軌道で展開するように指示する。 提案するエージェントのアーキテクチャは強化学習の助けを借りて,必要な分類器選択関数を暗黙的に近似する。 実験の結果,エージェントが動的(かつ文脈に依存した)計算構造を利用する場合,従来のアンサンブル学習よりも優れることがわかった。

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