論文の概要: Sparse Bayesian Learning with Diagonal Quasi-Newton Method For Large Scale Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08195v1
• Date: Sat, 17 Jul 2021 06:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 07:56:23.412944
• Title: Sparse Bayesian Learning with Diagonal Quasi-Newton Method For Large Scale Classification
• Title（参考訳）: 対角準ニュートン法による大規模分類のためのスパースベイズ学習
• Authors: Jiahua Luo (1), Chi-Man Vong (1) and Jie Du (2) ((1) Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macao SAR, China, (2) School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, Shenzhen, China)
• Abstract要約: 複雑化とメモリ記憶をO(M)に還元するSBLの準ニュートン(DQN)法DQN-SBLを提案する。 実験により, DQN-SBLは, 非常にスパースなモデルで競合一般化を受け, 大規模問題によく対応できることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Sparse Bayesian Learning (SBL) constructs an extremely sparse probabilistic model with very competitive generalization. However, SBL needs to invert a big covariance matrix with complexity O(M^3 ) (M: feature size) for updating the regularization priors, making it difficult for practical use. There are three issues in SBL: 1) Inverting the covariance matrix may obtain singular solutions in some cases, which hinders SBL from convergence; 2) Poor scalability to problems with high dimensional feature space or large data size; 3) SBL easily suffers from memory overflow for large-scale data. This paper addresses these issues with a newly proposed diagonal Quasi-Newton (DQN) method for SBL called DQN-SBL where the inversion of big covariance matrix is ignored so that the complexity and memory storage are reduced to O(M). The DQN-SBL is thoroughly evaluated on non-linear classifiers and linear feature selection using various benchmark datasets of different sizes. Experimental results verify that DQN-SBL receives competitive generalization with a very sparse model and scales well to large-scale problems.
• Abstract（参考訳）: スパースベイズ学習(SBL)は極めてスパースな確率モデルを構築し、非常に競争的な一般化を行う。 しかし、sbl は正規化を事前に更新するために、複雑性 o(m^3 ) (m: 特徴サイズ) を持つ大きな共分散行列を反転させなければならないため、実用上は困難である。 SBLには3つの問題がある: 1) 共分散行列の反転は、SBLの収束を妨げるいくつかのケースにおいて特異解が得られる; 2) 高次元の特徴空間や大きなデータサイズの問題に対するスケーラビリティの低下; 3) SBLは大規模データに対するメモリオーバーフローに容易に悩まされる。 本稿では,大共分散行列の逆転を無視し,複雑性と記憶容量をO(M)に削減する,SBLの擬似ニュートン(DQN)法を新たに提案したDQN-SBLを用いて,この問題に対処する。 DQN-SBLは、異なるサイズのベンチマークデータセットを用いて、非線形分類器と線形特徴選択について徹底的に評価する。 実験により, DQN-SBLは, 非常にスパースなモデルで競合一般化を受け, 大規模問題によく対応できることが確認された。

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