論文の概要: VFDS: Variational Foresight Dynamic Selection in Bayesian Neural
Networks for Efficient Human Activity Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00130v1
- Date: Thu, 31 Mar 2022 22:52:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-04 13:55:11.454929
- Title: VFDS: Variational Foresight Dynamic Selection in Bayesian Neural
Networks for Efficient Human Activity Recognition
- Title（参考訳）: VFDS:効率的な人的活動認識のためのベイズニューラルネットワークにおける変動予測動的選択
- Authors: Randy Ardywibowo, Shahin Boluki, Zhangyang Wang, Bobak Mortazavi,
Shuai Huang, Xiaoning Qian
- Abstract要約: 変動予測動的選択(VFDS)は、観測する次の機能サブセットを選択するポリシーを学ぶ。
本稿では,その実践においてパフォーマンスコストのトレードオフが重要となるヒューマンアクティビティ認識(HAR)タスクに,VFDSを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.29900407096977
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many machine learning tasks, input features with varying degrees of
predictive capability are acquired at varying costs. In order to optimize the
performance-cost trade-off, one would select features to observe a priori.
However, given the changing context with previous observations, the subset of
predictive features to select may change dynamically. Therefore, we face the
challenging new problem of foresight dynamic selection (FDS): finding a dynamic
and light-weight policy to decide which features to observe next, before
actually observing them, for overall performance-cost trade-offs. To tackle
FDS, this paper proposes a Bayesian learning framework of Variational Foresight
Dynamic Selection (VFDS). VFDS learns a policy that selects the next feature
subset to observe, by optimizing a variational Bayesian objective that
characterizes the trade-off between model performance and feature cost. At its
core is an implicit variational distribution on binary gates that are dependent
on previous observations, which will select the next subset of features to
observe. We apply VFDS on the Human Activity Recognition (HAR) task where the
performance-cost trade-off is critical in its practice. Extensive results
demonstrate that VFDS selects different features under changing contexts,
notably saving sensory costs while maintaining or improving the HAR accuracy.
Moreover, the features that VFDS dynamically select are shown to be
interpretable and associated with the different activity types. We will release
the code.
- Abstract（参考訳）: 多くの機械学習タスクでは、様々なコストで予測能力の異なる入力特徴が取得される。
パフォーマンスコストのトレードオフを最適化するために、プリオリを観察する機能を選択する。
しかし、以前の観測による文脈の変化を考えると、選択する予測特徴のサブセットは動的に変化する可能性がある。
そこで我々は,FDS (Foresight dynamic selection) という課題に直面している: パフォーマンスコストのトレードオフ全体に対して,次にどの機能を観測するかを決定するための動的で軽量なポリシーを見つけること。
本稿では,fdsに取り組むために,変分フォアテア動的選択(vfds)のベイズ学習フレームワークを提案する。
VFDSは、モデルパフォーマンスと機能コストのトレードオフを特徴付ける変分ベイズ目標を最適化することで、観測する次の機能サブセットを選択するポリシーを学習する。
中心となるのは、以前の観測に依存するバイナリゲート上の暗黙の変動分布であり、観測する機能の次のサブセットを選択する。
本稿では,パフォーマンスコストのトレードオフが重要となるヒューマンアクティビティ認識(HAR)タスクに,VFDSを適用した。
以上の結果から,VFDSは,HARの精度を維持したり改善したりしながら,センサコストの削減を図っている。
さらに、VFDSが動的に選択する特徴は解釈可能で、異なるアクティビティタイプと関連付けられている。
コードをリリースします。
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