論文の概要: Supervised Feature Selection with Neuron Evolution in Sparse Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07200v2
• Date: Tue, 14 Mar 2023 08:17:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 11:11:01.437219
• Title: Supervised Feature Selection with Neuron Evolution in Sparse Neural Networks
• Title（参考訳）: スパースニューラルネットワークにおけるニューロン進化による特徴選択の監督
• Authors: Zahra Atashgahi, Xuhao Zhang, Neil Kichler, Shiwei Liu, Lu Yin, Mykola Pechenizkiy, Raymond Veldhuis, Decebal Constantin Mocanu
• Abstract要約: スパースニューラルネットワークを用いた資源効率の高い新しい特徴選択法を提案する。 スクラッチからトレーニングされたスパースニューラルネットワークの入力層から、不定形的特徴を徐々に抜き取ることにより、NeuroFSは、機能の情報的サブセットを効率的に導き出す。 NeuroFSは、最先端の教師付き特徴選択モデルの中で最上位のスコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.12834153477201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Feature selection that selects an informative subset of variables from data not only enhances the model interpretability and performance but also alleviates the resource demands. Recently, there has been growing attention on feature selection using neural networks. However, existing methods usually suffer from high computational costs when applied to high-dimensional datasets. In this paper, inspired by evolution processes, we propose a novel resource-efficient supervised feature selection method using sparse neural networks, named \enquote{NeuroFS}. By gradually pruning the uninformative features from the input layer of a sparse neural network trained from scratch, NeuroFS derives an informative subset of features efficiently. By performing several experiments on $11$ low and high-dimensional real-world benchmarks of different types, we demonstrate that NeuroFS achieves the highest ranking-based score among the considered state-of-the-art supervised feature selection models. The code is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: データから変数の有益サブセットを選択する機能選択は、モデル解釈性と性能を向上させるだけでなく、リソース要求を緩和する。 近年,ニューラルネットワークを用いた特徴選択に注目が集まっている。 しかし、既存の手法は通常、高次元データセットに適用すると高い計算コストを被る。 本稿では,進化過程にインスパイアされたスパースニューラルネットワークを用いた資源効率の高い新しい特徴選択法である「enquote{NeuroFS}」を提案する。 NeuroFSは、スクラッチからトレーニングされたスパースニューラルネットワークの入力層から、不定形特徴を徐々に抜き取ることで、機能の情報サブセットを効率的に導き出す。 異なるタイプの低次元および高次元の実世界のベンチマークを数回実施することにより、NeuroFSが最先端の教師付き特徴選択モデルの中で最高のスコアを獲得することを示す。 コードはGitHubで入手できる。

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