論文の概要: A Method for Discovering Novel Classes in Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01217v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 11:45:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:33:01.997271
• Title: A Method for Discovering Novel Classes in Tabular Data
• Title（参考訳）: 語彙データにおける新しい授業の発見方法
• Authors: Colin Troisemaine and Joachim Flocon-Cholet and St\'ephane Gosselin and Sandrine Vaton and Alexandre Reiffers-Masson and Vincent Lemaire
• Abstract要約: Novel Class Discovery (NCD) において、ゴールは、既知のクラスと異なるクラスのラベル付きセットが与えられたラベルのないセットで新しいクラスを見つけることである。 異種データにおける新しいクラスの発見過程を導くために,すでに知られているクラスから知識を抽出する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.11148718494725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Novel Class Discovery (NCD), the goal is to find new classes in an unlabeled set given a labeled set of known but different classes. While NCD has recently gained attention from the community, no framework has yet been proposed for heterogeneous tabular data, despite being a very common representation of data. In this paper, we propose TabularNCD, a new method for discovering novel classes in tabular data. We show a way to extract knowledge from already known classes to guide the discovery process of novel classes in the context of tabular data which contains heterogeneous variables. A part of this process is done by a new method for defining pseudo labels, and we follow recent findings in Multi-Task Learning to optimize a joint objective function. Our method demonstrates that NCD is not only applicable to images but also to heterogeneous tabular data. Extensive experiments are conducted to evaluate our method and demonstrate its effectiveness against 3 competitors on 7 diverse public classification datasets.
• Abstract（参考訳）: novel class discovery (ncd) では、既知のが異なるクラスのラベル付き集合が与えられたラベルなしのセットで新しいクラスを見つけることが目的である。 NCDは最近、コミュニティから注目を集めているが、非常に一般的なデータ表現であるにもかかわらず、不均一な表形式データのためのフレームワークはまだ提案されていない。 本稿では,表データの新しいクラスを発見するための新しい手法であるTabularNCDを提案する。 異種変数を含む表データのコンテキストにおいて,すでに知られているクラスから知識を抽出し,新しいクラスの発見プロセスを導く方法を示す。 このプロセスの一部は、擬似ラベルを定義する新しい方法によって行われ、マルチタスク学習における最近の知見に従い、共同目的関数を最適化する。 本手法は,NCDが画像だけでなく,不均一な表データにも適用可能であることを示す。 本手法の評価と, 各種公開分類データセットの3つの競合相手に対する有効性を示すため, 大規模な実験を行った。

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