論文の概要: CLCNet: Rethinking of Ensemble Modeling with Classification Confidence Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09612v2
• Date: Fri, 20 May 2022 07:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-23 11:05:50.381138
• Title: CLCNet: Rethinking of Ensemble Modeling with Classification Confidence Network
• Title（参考訳）: CLCNet: 分類信頼ネットワークを用いたアンサンブルモデリングの再考
• Authors: Yao-Ching Yu, Shi-Jinn Horng
• Abstract要約: CLCNetは、分類モデルが入力サンプルを正しく分類するかどうかを決定することができる。 我々は,複数のSOTA分類モデルからなる単純なカスケード構造システムにおいて,CLCNetを利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5686134908061993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a Classification Confidence Network (CLCNet) that can determine whether the classification model classifies input samples correctly. It can take a classification result in the form of vector in any dimension, and return a confidence score as output, which represents the probability of an instance being classified correctly. We can utilize CLCNet in a simple cascade structure system consisting of several SOTA (state-of-the-art) classification models, and our experiments show that the system can achieve the following advantages: 1. The system can customize the average computation requirement (FLOPs) per image while inference. 2. Under the same computation requirement, the performance of the system can exceed any model that has identical structure with the model in the system, but different in size. In fact, this is a new type of ensemble modeling. Like general ensemble modeling, it can achieve higher performance than single classification model, yet our system requires much less computation than general ensemble modeling. We have uploaded our code to a github repository: https://github.com/yaoching0/CLCNet-Rethinking-of-Ensemble-Modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分類モデルが入力サンプルを正しく分類するかどうかを判断できる分類信頼度ネットワーク(clcnet)を提案する。 任意の次元のベクトルの形で分類結果を取得し、信頼スコアを出力として返すことができ、これは正しく分類されたインスタンスの確率を表す。 我々はclcnetをいくつかのsota(state-of-the-art)分類モデルからなる単純なカスケード構造システムで利用することができ,実験により以下の利点が得られた。 1. このシステムは、推論中に画像毎の平均計算要求(FLOP)をカスタマイズできる。 2 同一の計算要件の下では、システムの性能は、システム内のモデルと同一の構造を持つが、サイズが異なる任意のモデルを超えることができる。 実際、これは新しいタイプのアンサンブルモデリングである。 一般的なアンサンブルモデリングと同様に、単一分類モデルよりも高い性能を達成することができるが、我々のシステムは一般的なアンサンブルモデリングよりもはるかに少ない計算を必要とする。 コードをgithubリポジトリにアップロードしました。 https://github.com/yaoching0/CLCNet-Rethinking-of-Ensemble-Modeling。

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