論文の概要: Adaptive Ensemble Learning: Boosting Model Performance through
Intelligent Feature Fusion in Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02653v1
- Date: Tue, 4 Apr 2023 21:49:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 16:40:41.715797
- Title: Adaptive Ensemble Learning: Boosting Model Performance through
Intelligent Feature Fusion in Deep Neural Networks
- Title(参考訳): Adaptive Ensemble Learning:ディープニューラルネットワークにおけるインテリジェント特徴融合によるモデル性能向上
- Authors: Neelesh Mungoli
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングの性能向上を目的としたAdaptive Ensemble Learningフレームワークを提案する。
このフレームワークは、より堅牢で適応可能なモデルを作成するために、アンサンブル学習戦略とディープラーニングアーキテクチャを統合する。
インテリジェントな特徴融合手法を利用することで、フレームワークはより差別的で効果的な特徴表現を生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present an Adaptive Ensemble Learning framework that aims
to boost the performance of deep neural networks by intelligently fusing
features through ensemble learning techniques. The proposed framework
integrates ensemble learning strategies with deep learning architectures to
create a more robust and adaptable model capable of handling complex tasks
across various domains. By leveraging intelligent feature fusion methods, the
Adaptive Ensemble Learning framework generates more discriminative and
effective feature representations, leading to improved model performance and
generalization capabilities.
We conducted extensive experiments and evaluations on several benchmark
datasets, including image classification, object detection, natural language
processing, and graph-based learning tasks. The results demonstrate that the
proposed framework consistently outperforms baseline models and traditional
feature fusion techniques, highlighting its effectiveness in enhancing deep
learning models' performance. Furthermore, we provide insights into the impact
of intelligent feature fusion on model performance and discuss the potential
applications of the Adaptive Ensemble Learning framework in real-world
scenarios.
The paper also explores the design and implementation of adaptive ensemble
models, ensemble training strategies, and meta-learning techniques, which
contribute to the framework's versatility and adaptability. In conclusion, the
Adaptive Ensemble Learning framework represents a significant advancement in
the field of feature fusion and ensemble learning for deep neural networks,
with the potential to transform a wide range of applications across multiple
domains.
- Abstract(参考訳): 本稿では,アダプティブアンサンブル学習手法を用いて,インテリジェントに特徴を融合することにより,ディープニューラルネットワークの性能を向上させることを目的とした適応アンサンブル学習フレームワークを提案する。
提案フレームワークは、アンサンブル学習戦略とディープラーニングアーキテクチャを統合して、さまざまなドメインにわたる複雑なタスクを処理可能な、より堅牢で適応可能なモデルを作成する。
インテリジェントな特徴融合手法を活用することで、Adaptive Ensemble Learningフレームワークはより差別的で効果的な特徴表現を生成し、モデルの性能と一般化能力を向上させる。
画像分類,オブジェクト検出,自然言語処理,グラフベースの学習タスクなど,いくつかのベンチマークデータセットで広範な実験と評価を行った。
その結果,提案フレームワークは,ベースラインモデルや従来型機能融合技術よりも一貫して優れており,ディープラーニングモデルの性能向上における効果が強調された。
さらに,知的特徴融合がモデル性能に与える影響について考察し,現実シナリオにおける適応型アンサンブル学習フレームワークの可能性について考察する。
また,適応型アンサンブルモデルの設計と実装,アンサンブルトレーニング戦略,メタラーニング手法についても検討した。
結論として、アダプティブアンサンブル学習フレームワークは、ディープニューラルネットワークのための機能融合とアンサンブル学習の分野において重要な進歩を示しており、複数のドメインにわたって幅広いアプリケーションを変換する可能性を秘めている。
関連論文リスト
- Self-Supervised Representation Learning with Meta Comprehensive
Regularization [11.387994024747842]
既存の自己管理フレームワークに組み込まれたCompMod with Meta Comprehensive Regularization (MCR)というモジュールを導入する。
提案したモデルを双方向最適化機構により更新し,包括的特徴を捉える。
本稿では,情報理論と因果対実的視点から提案手法の理論的支援を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T15:53:48Z) - Personalized Federated Learning with Contextual Modulation and
Meta-Learning [2.7716102039510564]
フェデレーション学習は、分散データソース上で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。
本稿では,フェデレートラーニングとメタラーニングを併用して,効率性と一般化能力を両立させる新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T08:18:22Z) - RLIF: Interactive Imitation Learning as Reinforcement Learning [61.14928315004026]
オフ・ポリティクス強化学習は、インタラクティブな模倣学習よりも近いが、潜在的にさらに実践的な仮定の下で、パフォーマンスを向上させることができる。
提案手法は,ユーザ介入信号を用いた強化学習を報奨として利用する。
このことは、インタラクティブな模倣学習において介入する専門家がほぼ最適であるべきだという仮定を緩和し、アルゴリズムが潜在的に最適でない人間の専門家よりも改善される行動を学ぶことを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T21:05:21Z) - Meta-Learning Strategies through Value Maximization in Neural Networks [8.188549368578704]
完全に規範的な目的に対して制御信号を効率よく最適化できる学習活動フレームワークを提案する。
本稿では,一般的なメタ学習アルゴリズムにおける近似の影響について検討する。
設定全体では、学習の早い段階でタスクの容易な側面に適用する場合、制御の取り組みが最も有益であることが分かります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T18:29:26Z) - UniDiff: Advancing Vision-Language Models with Generative and
Discriminative Learning [86.91893533388628]
本稿では、画像テキストコントラスト学習(ITC)、テキスト条件付き画像合成学習(IS)、相互意味整合性モデリング(RSC)を統合した統合マルチモーダルモデルUniDiffを提案する。
UniDiffはマルチモーダル理解と生成タスクの両方において汎用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T15:39:38Z) - Pre-training Contextualized World Models with In-the-wild Videos for
Reinforcement Learning [54.67880602409801]
本稿では,視覚制御タスクの学習を効率的に行うために,Wild 動画を多用した事前学習型世界モデルの課題について検討する。
本稿では、コンテキストと動的モデリングを明確に分離したContextualized World Models(ContextWM)を紹介する。
実験により,ContextWMを内蔵したWildビデオ事前学習は,モデルベース強化学習のサンプル効率を大幅に向上できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T14:29:12Z) - Adaptive Feature Fusion: Enhancing Generalization in Deep Learning
Models [0.0]
本稿では,ディープラーニングモデルの一般化を促進するために,アダプティブ・フィーチャー・フュージョン(Adaptive Feature Fusion, AFF)を提案する。
AFFは、基礎となるデータ特性とモデル要件に基づいて、機能を適応的にフューズすることができる。
この分析は、一般化能力の向上におけるAFFの有効性を示し、様々なタスクやアプリケーションのパフォーマンスを改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T21:41:38Z) - AdaEnsemble: Learning Adaptively Sparse Structured Ensemble Network for
Click-Through Rate Prediction [0.0]
AdaEnsemble: 異種機能相互作用の専門家の強みを生かしたスパース・ゲート・ミックス・オブ・エキスパートアーキテクチャを提案する。
AdaEnsembleは、機能相互作用の深さを適応的に選択し、対応するSparseMoEスタック層を見つけて、予測を終了し、計算することができる。
提案したAdaEnsembleを実装し,実世界のデータセット上での性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-06T12:08:15Z) - Edge-assisted Democratized Learning Towards Federated Analytics [67.44078999945722]
本稿では,エッジ支援型民主化学習機構であるEdge-DemLearnの階層的学習構造を示す。
また、Edge-DemLearnを柔軟なモデルトレーニングメカニズムとして検証し、リージョンに分散制御と集約の方法論を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T11:46:03Z) - Behavior Priors for Efficient Reinforcement Learning [97.81587970962232]
本稿では,情報とアーキテクチャの制約を,確率論的モデリング文献のアイデアと組み合わせて行動の事前学習を行う方法について考察する。
このような潜伏変数の定式化が階層的強化学習(HRL)と相互情報と好奇心に基づく目的との関係について論じる。
シミュレーションされた連続制御領域に適用することで,フレームワークの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-27T13:17:18Z) - Provable Representation Learning for Imitation Learning via Bi-level
Optimization [60.059520774789654]
現代の学習システムにおける一般的な戦略は、多くのタスクに有用な表現を学ぶことである。
我々は,複数の専門家の軌道が利用できるマルコフ決定過程(MDP)の模倣学習環境において,この戦略を研究する。
このフレームワークは,行動のクローン化と観察-アローンの模倣学習設定のためにインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T21:03:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。