論文の概要: XBNet : An Extremely Boosted Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05239v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 17:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 15:01:56.324190
• Title: XBNet : An Extremely Boosted Neural Network
• Title（参考訳）: XBNet : 極端に強化されたニューラルネットワーク
• Authors: Tushar Sarkar
• Abstract要約: XBNetは、ツリーベースのモデルとニューラルネットワークのモデルを組み合わせて、新しい最適化テクニックであるBoosted Gradient Descent for Tabular Dataを使用してトレーニングされた堅牢なアーキテクチャを作成しようとしている。 本稿では,新しい最適化手法であるBoosted Gradient Descent for Tabular Dataを用いてトレーニングされた堅牢なアーキテクチャを構築するために,ツリーベースモデルとニューラルネットワークのアーキテクチャを組み合わせた新しいアーキテクチャXBNetについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neural networks have proved to be very robust at processing unstructured data like images, text, videos, and audio. However, it has been observed that their performance is not up to the mark in tabular data; hence tree-based models are preferred in such scenarios. A popular model for tabular data is boosted trees, a highly efficacious and extensively used machine learning method, and it also provides good interpretability compared to neural networks. In this paper, we describe a novel architecture XBNet, which tries to combine tree-based models with that of neural networks to create a robust architecture trained by using a novel optimization technique, Boosted Gradient Descent for Tabular Data which increases its interpretability and performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、画像、テキスト、ビデオ、オーディオといった非構造化データを処理する上で非常に堅牢であることが証明されている。 しかし、それらの性能は表データに及ばないことが観察されているため、そのようなシナリオではツリーベースモデルが好まれる。 グラフデータの一般的なモデルは、高効率で広く使用されている機械学習手法である木を増木し、ニューラルネットワークと比較して優れた解釈性を提供する。 本稿では,木をベースとしたモデルとニューラルネットワークのモデルを組み合わせて,新たな最適化手法であるBoosted Gradient Descent for Tabular Dataを用いてトレーニングした堅牢なアーキテクチャを構築することを目的とした,新しいアーキテクチャXBNetについて述べる。

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