論文の概要: ASTra: A Novel Algorithm-Level Approach to Imbalanced Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01685v1
• Date: Sun, 4 Sep 2022 20:05:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:39:15.741155
• Title: ASTra: A Novel Algorithm-Level Approach to Imbalanced Classification
• Title（参考訳）: ASTra:不均衡分類のための新しいアルゴリズムレベルアプローチ
• Authors: David Twomey and Denise Gorse
• Abstract要約: 本稿では,ASTra という新しい出力層活性化関数を提案する。 これを損失関数と組み合わせることで、マイノリティの誤分類を効果的に狙うことができます。 2から12個の隠れユニットを持つニューラルネットワークを用いた実験は、最近の研究で得られた同等の結果と同等か、同等か、それ以上のものであることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel output layer activation function, which we name ASTra (Asymmetric Sigmoid Transfer function), which makes the classification of minority examples, in scenarios of high imbalance, more tractable. We combine this with a loss function that helps to effectively target minority misclassification. These two methods can be used together or separately, with their combination recommended for the most severely imbalanced cases. The proposed approach is tested on datasets with IRs from 588.24 to 4000 and very few minority examples (in some datasets, as few as five). Results using neural networks with from two to 12 hidden units are demonstrated to be comparable to, or better than, equivalent results obtained in a recent study that deployed a wide range of complex, hybrid data-level ensemble classifiers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,astra (asymmetric sigmoid transfer function) と呼ばれる新しい出力層活性化関数を提案する。 これを損失関数と組み合わせることで、マイノリティの誤分類を効果的にターゲットすることができる。 これら2つの方法は、組み合わせを最も深刻な不均衡なケースに推奨しながら、同時に、または別々に使用できる。 提案されたアプローチは、588.24から4000までのIRとごく少数の少数例(一部のデータセットでは5つまで)のデータセットでテストされている。 2から12個の隠れユニットを持つニューラルネットワークを用いた実験は、幅広い複雑なハイブリッドデータレベルのアンサンブル分類器をデプロイした最近の研究で得られた同等の結果と同等か、同等であることが示された。

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