論文の概要: LogGENE: A smooth alternative to check loss for Deep Healthcare Inference Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09333v1
• Date: Sun, 19 Jun 2022 06:46:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-25 22:24:50.121644
• Title: LogGENE: A smooth alternative to check loss for Deep Healthcare Inference Tasks
• Title（参考訳）: loggene: 深い医療推論タスクのためのチェックロスのスムーズな代替手段
• Authors: Aryaman Jeendgar, Aditya Pola, Soma S Dhavala, Snehanshu Saha
• Abstract要約: 我々はディープニューラルネットワークに基づく遺伝子発現推論法を開発した。 本研究では,特定のハウスキーピング遺伝子群の完全条件量子化を予測するためにQuantile Regressionフレームワークを採用する。 チェック損失に対するスムーズな代替として,log-coshを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-throughput Genomics is ushering a new era in personalized health care, and targeted drug design and delivery. Mining these large datasets, and obtaining calibrated predictions is of immediate relevance and utility. In our work, we develop methods for Gene Expression Inference based on Deep neural networks. However, unlike typical Deep learning methods, our inferential technique, while achieving state-of-the-art performance in terms of accuracy, can also provide explanations, and report uncertainty estimates. We adopt the Quantile Regression framework to predict full conditional quantiles for a given set of house keeping gene expressions. Conditional quantiles, in addition to being useful in providing rich interpretations of the predictions, are also robust to measurement noise. However, check loss, used in quantile regression to drive the estimation process is not differentiable. We propose log-cosh as a smooth-alternative to the check loss. We apply our methods on GEO microarray dataset. We also extend the method to binary classification setting. Furthermore, we investigate other consequences of the smoothness of the loss in faster convergence.
• Abstract（参考訳）: ハイスループットのGenomicsは、パーソナライズされたヘルスケアの新しい時代を築き、ドラッグのデザインとデリバリーをターゲットとしている。 これらの大きなデータセットをマイニングし、キャリブレーションされた予測を取得することは、直ちに妥当性と有用性である。 本研究では,ディープニューラルネットワークに基づく遺伝子発現推論手法を開発した。 しかし,従来のディープラーニング手法と異なり,我々の推論手法は,最先端の性能を精度で達成しつつ,説明や不確実性評価の報告も可能である。 本研究では,特定のハウスキーピング遺伝子群の完全条件量子化を予測するためにQuantile Regressionフレームワークを採用する。 条件量子は、予測の豊かな解釈を提供するのに有用であるだけでなく、ノイズの測定にも堅牢である。 しかし、量的回帰で推定プロセスを駆動するために使われるチェック損失は、微分不可能である。 チェック損失に対するスムーズな代替手段としてlog-coshを提案する。 本手法をGEOマイクロアレイデータセットに適用する。 また、メソッドをバイナリ分類設定に拡張する。 さらに、高速収束における損失の滑らかさの他の結果についても検討する。

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