論文の概要: Cascaded Classifier for Pareto-Optimal Accuracy-Cost Trade-Off Using off-the-Shelf ANNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14256v1
• Date: Wed, 27 Oct 2021 08:16:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 14:46:55.097238
• Title: Cascaded Classifier for Pareto-Optimal Accuracy-Cost Trade-Off Using off-the-Shelf ANNs
• Title（参考訳）: オフザシェルフANNを用いたパレート最適精度コストトレードオフのためのカスケード分類器
• Authors: Cecilia Latotzke, Johnson Loh, and Tobias Gemmeke
• Abstract要約: カスケード分類器の精度と効率を最大化する手法を導出する。 マルチステージ実現は、最先端の分類器を最適化するために利用できる。
• 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: Machine-learning classifiers provide high quality of service in classification tasks. Research now targets cost reduction measured in terms of average processing time or energy per solution. Revisiting the concept of cascaded classifiers, we present a first of its kind analysis of optimal pass-on criteria between the classifier stages. Based on this analysis, we derive a methodology to maximize accuracy and efficiency of cascaded classifiers. On the one hand, our methodology allows cost reduction of 1.32x while preserving reference classifier's accuracy. On the other hand, it allows to scale cost over two orders while gracefully degrading accuracy. Thereby, the final classifier stage sets the top accuracy. Hence, the multi-stage realization can be employed to optimize any state-of-the-art classifier.
• Abstract（参考訳）: 機械学習分類器は、分類タスクにおいて高い品質のサービスを提供する。 研究は現在、ソリューション当たりの平均処理時間やエネルギーの観点から測定されたコスト削減を目標としている。 カスケード分類器の概念を再考し、分類器の段階間における最適パスオン基準の種別分析を行った。 この解析に基づいて,カスケード分類器の精度と効率を最大化する手法を導出する。 一方,本手法では,参照分類器の精度を保ちつつ,コストを1.32倍削減できる。 一方で、精度を優雅に低下させながら、2つの注文でコストをスケールできる。 これにより、最終分類器ステージが最高精度を設定する。 したがって、多段階実現は任意の最先端の分類器を最適化するために用いられる。

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