Fugu-MT 論文翻訳(概要): Perturbation of Deep Autoencoder Weights for Model Compression and Classification of Tabular Data

論文の概要: Perturbation of Deep Autoencoder Weights for Model Compression and Classification of Tabular Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08358v1
Date: Tue, 17 May 2022 13:51:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-18 18:19:32.515846
Title: Perturbation of Deep Autoencoder Weights for Model Compression and Classification of Tabular Data
Title（参考訳）: モデル圧縮と表データの分類のための深部オートエンコーダ重みの摂動
Authors: Manar Samad and Sakib Abrar
Abstract要約: 本稿では,特にディープオートエンコーダの自己指導型事前学習段階における重みの周期的摂動について述べる。我々の実験では、トレーニング済みのディープオートエンコーダが従来の機械学習より優れていることが判明した。
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: Fully connected deep neural networks (DNN) often include redundant weights leading to overfitting and high memory requirements. Additionally, the performance of DNN is often challenged by traditional machine learning models in tabular data classification. In this paper, we propose periodical perturbations (prune and regrow) of DNN weights, especially at the self-supervised pre-training stage of deep autoencoders. The proposed weight perturbation strategy outperforms dropout learning in four out of six tabular data sets in downstream classification tasks. The L1 or L2 regularization of weights at the same pretraining stage results in inferior classification performance compared to dropout or our weight perturbation routine. Unlike dropout learning, the proposed weight perturbation routine additionally achieves 15% to 40% sparsity across six tabular data sets for the compression of deep pretrained models. Our experiments reveal that a pretrained deep autoencoder with weight perturbation or dropout can outperform traditional machine learning in tabular data classification when fully connected DNN fails miserably. However, traditional machine learning models appear superior to any deep models when a tabular data set contains uncorrelated variables. Therefore, the success of deep models can be attributed to the inevitable presence of correlated variables in real-world data sets.
Abstract（参考訳）: 完全接続型ディープニューラルネットワーク(dnn)は、しばしば過剰な重みと高いメモリ要求につながる冗長な重みを含む。さらに、DNNの性能は従来の機械学習モデルによって表データ分類においてしばしば問題視される。本稿では,dnn重みの周期的摂動(prune and regrow)について,特にディープオートエンコーダの自己教師付き事前学習段階において提案する。提案する重み摂動戦略は,ダウンストリーム分類タスクにおいて6つの表データのうち4つでドロップアウト学習を上回っている。重みのL1またはL2正則化は,重みの減少や重みの摂動に比較して,分類性能が劣る結果となった。ドロップアウト学習とは異なり、提案された重み摂動ルーチンは、深い事前学習されたモデルの圧縮のために、6つの表型データセットで15%から40%のスパーシティを達成する。実験の結果,DNNが完全に接続されていない場合,事前学習した重みの摂動やドロップアウトを伴うディープオートエンコーダは,表型データ分類において従来の機械学習よりも優れることがわかった。しかし、従来の機械学習モデルは、表のデータセットが非相関変数を含む場合、どんな深層モデルよりも優れているように見える。したがって、深層モデルの成功は、実世界のデータセットにおける相関変数の存在が避けられないことに起因している。

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