論文の概要: Transformer-Based Behavioral Representation Learning Enables Transfer Learning for Mobile Sensing in Small Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06097v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 22:26:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:30:49.055526
• Title: Transformer-Based Behavioral Representation Learning Enables Transfer Learning for Mobile Sensing in Small Datasets
• Title（参考訳）: トランスフォーマティブな行動表現学習は、小さなデータセットにおける移動センシングのためのトランスファー学習を可能にする
• Authors: Mike A. Merrill and Tim Althoff
• Abstract要約: 時系列から一般化可能な特徴表現を学習できるモバイルセンシングデータのためのニューラルネットワークフレームワークを提供する。 このアーキテクチャは、CNNとTrans-formerアーキテクチャの利点を組み合わせて、より良い予測性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.276883061502341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning has revolutionized research and applications in NLP and computer vision, this has not yet been the case for behavioral modeling and behavioral health applications. This is because the domain's datasets are smaller, have heterogeneous datatypes, and typically exhibit a large degree of missingness. Therefore, off-the-shelf deep learning models require significant, often prohibitive, adaptation. Accordingly, many research applications still rely on manually coded features with boosted tree models, sometimes with task-specific features handcrafted by experts. Here, we address these challenges by providing a neural architecture framework for mobile sensing data that can learn generalizable feature representations from time series and demonstrates the feasibility of transfer learning on small data domains through finetuning. This architecture combines benefits from CNN and Trans-former architectures to (1) enable better prediction performance by learning directly from raw minute-level sensor data without the need for handcrafted features by up to 0.33 ROC AUC, and (2) use pretraining to outperform simpler neural models and boosted decision trees with data from as few a dozen participants.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、nlpとコンピュータビジョンの研究と応用に革命をもたらしたが、行動モデリングや行動健康アプリケーションでは、まだそうではない。 これは、ドメインのデータセットが小さく、異種データ型を持ち、通常、大量の欠落を示すためである。 したがって、既成のディープラーニングモデルは、重要な、しばしば禁止的な適応を必要とする。 それゆえ、多くの研究アプリケーションはまだ木モデルが強化された手動でコーディングされた機能に依存しており、時には専門家によって手作りされたタスク特有の機能がある。 本稿では,時系列から一般化可能な特徴表現を学習可能なモバイルセンシングデータのためのニューラルアーキテクチャフレームワークを提供し,微調整による小さなデータ領域での転送学習の実現可能性を示す。 このアーキテクチャは、cnnとtrans-formerアーキテクチャの利点を組み合わせることで、1) 手作りのフィーチャを0.33 roc aucまで必要とせずに、生の微小レベルのセンサーデータから直接学習することで、より良い予測性能を実現する。

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