論文の概要: KL-divergence Based Deep Learning for Discrete Time Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05100v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 01:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 12:38:16.888424
• Title: KL-divergence Based Deep Learning for Discrete Time Model
• Title（参考訳）: KL分割に基づく離散時間モデルのための深層学習
• Authors: Li Liu, Xiangeng Fang, Di Wang, Weijing Tang, Kevin He
• Abstract要約: 新たに収集した時系列データと外部生存予測モデルを統合するために,Kullback-Leibler-based (KL)ディープラーニング手法を開発した。 時間依存KL識別情報を用いて、外部データと内部データとの差を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.165326681174408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Network (Deep Learning) is a modern model in Artificial Intelligence and it has been exploited in Survival Analysis. Although several improvements have been shown by previous works, training an excellent deep learning model requires a huge amount of data, which may not hold in practice. To address this challenge, we develop a Kullback-Leibler-based (KL) deep learning procedure to integrate external survival prediction models with newly collected time-to-event data. Time-dependent KL discrimination information is utilized to measure the discrepancy between the external and internal data. This is the first work considering using prior information to deal with short data problem in Survival Analysis for deep learning. Simulation and real data results show that the proposed model achieves better performance and higher robustness compared with previous works.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(Deep Learning)は、人工知能の現代モデルであり、Survival Analysisで活用されている。 これまでの研究でいくつかの改善が示されているが、優れたディープラーニングモデルのトレーニングには膨大なデータが必要になる。 この課題に対処するため,Kulback-Leibler-based Deep Learning(KL)法を開発し,新たに収集した時系列データと外部生存予測モデルを統合する。 時間依存KL識別情報を用いて、外部データと内部データとの差を測定する。 ディープラーニングのためのSurvival Analysisにおいて、事前情報を用いて短いデータ問題に対処することを検討する最初の作業である。 シミュレーションと実データの結果から,提案モデルが従来よりも優れた性能と高いロバスト性を実現することが示された。

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