論文の概要: Evaluation of concept drift adaptation for acoustic scene classifier based on Kernel Density Drift Detection and Combine Merge Gaussian Mixture Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13220v1
• Date: Thu, 27 May 2021 15:09:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 22:21:00.195706
• Title: Evaluation of concept drift adaptation for acoustic scene classifier based on Kernel Density Drift Detection and Combine Merge Gaussian Mixture Model
• Title（参考訳）: 核密度ドリフト検出とコンバイン・ガウス混合モデルに基づく音響シーン分類器の概念ドリフト適応の評価
• Authors: Ibnu Daqiqil Id, Masanobu Abe, Sunao Hara
• Abstract要約: 単純で段階的な概念ドリフトは、繰り返し発生する概念ドリフトよりもアルファ値の小さいパターンを持つ。 高周波モデル適応は過度な問題を引き起こす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.562843347215287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Based on the experimental results, all concepts drift types have their respective hyperparameter configurations. Simple and gradual concept drift have similar pattern which requires a smaller {\alpha} value than recurring concept drift because, in this type of drift, a new concept appear continuously, so it needs a high-frequency model adaptation. However, in recurring concepts, the new concept may repeat in the future, so the lower frequency adaptation is better. Furthermore, high-frequency model adaptation could lead to an overfitting problem. Implementing CMGMM component pruning mechanism help to control the number of the active component and improve model performance.
• Abstract（参考訳）: 実験結果に基づいて、ドリフト型はそれぞれのハイパーパラメータ構成を持つ。 単純で漸進的な概念ドリフトは、このタイプのドリフトでは、新しい概念が連続的に現れるため、高頻度モデル適応が必要であるため、反復的な概念ドリフトよりもより小さい「アルファ」値を必要とする同様のパターンを持つ。 しかし、反復する概念では、新しい概念が将来繰り返される可能性があり、より低い周波数適応が良い。 さらに、高周波モデル適応は過度な問題を引き起こす可能性がある。 cmgmmコンポーネントのプルーニング機構の実装は、アクティブコンポーネントの数を制御し、モデルパフォーマンスを改善するのに役立つ。

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