論文の概要: Go Beyond Multiple Instance Neural Networks: Deep-learning Models based on Local Pattern Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14428v1
• Date: Sat, 28 May 2022 13:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 16:53:27.877618
• Title: Go Beyond Multiple Instance Neural Networks: Deep-learning Models based on Local Pattern Aggregation
• Title（参考訳）: 複数のインスタンスニューラルネットワークを越える:局所パターン集約に基づくディープラーニングモデル
• Authors: Linpeng Jin
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、臨床心電図(ECG)と話者非依存音声の処理においてブレークスルーをもたらした。 本稿では,局所的なパターン集約に基づくディープラーニングモデルを提案する。 LPANetと呼ばれる新しいネットワーク構造には、トリミングと集約操作が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks (CNNs) have brought breakthroughs in processing clinical electrocardiograms (ECGs), speaker-independent speech and complex images. However, typical CNNs require a fixed input size while it is common to process variable-size data in practical use. Recurrent networks such as long short-term memory (LSTM) are capable of eliminating the restriction, but suffer from high computational complexity. In this paper, we propose local pattern aggregation-based deep-learning models to effectively deal with both problems. The novel network structure, called LPANet, has cropping and aggregation operations embedded into it. With these new features, LPANet can reduce the difficulty of tuning model parameters and thus tend to improve generalization performance. To demonstrate the effectiveness, we applied it to the problem of premature ventricular contraction detection and the experimental results shows that our proposed method has certain advantages compared to classical network models, such as CNN and LSTM.
• Abstract（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、臨床心電図(ECG)、話者非依存の音声、複雑な画像の処理にブレークスルーをもたらした。 しかし、典型的なCNNは固定された入力サイズを必要とするが、実際は可変サイズのデータを処理するのが一般的である。 長い短期記憶(LSTM)のようなリカレントネットワークは制限を排除できるが、計算の複雑さに悩まされている。 本稿では,これらの問題を効果的に扱うために,局所的なパターン集約に基づくディープラーニングモデルを提案する。 LPANetと呼ばれる新しいネットワーク構造には、トリミングと集約操作が組み込まれている。 これらの新機能により、LPANetはモデルパラメータのチューニングの難しさを低減し、一般化性能を向上させる傾向がある。 本手法の有効性を実証するため, 早期心室収縮検出問題に適用し, 実験結果から, CNN や LSTM などの古典的ネットワークモデルと比較して, 提案手法が一定の優位性を示した。

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