Fugu-MT 論文翻訳(概要): Early Classifying Multimodal Sequences

論文の概要: Early Classifying Multimodal Sequences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01151v1
Date: Tue, 2 May 2023 01:57:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 15:43:21.736692
Title: Early Classifying Multimodal Sequences
Title（参考訳）: マルチモーダル系列の早期分類
Authors: Alexander Cao, Jean Utke and Diego Klabjan
Abstract要約: 決定の確実性を待ったままの取引は、初期の分類問題につながる。提案手法は,実験的なAUCの利点を最大8.7%向上させることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 86.80932013694684
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Often pieces of information are received sequentially over time. When did one collect enough such pieces to classify? Trading wait time for decision certainty leads to early classification problems that have recently gained attention as a means of adapting classification to more dynamic environments. However, so far results have been limited to unimodal sequences. In this pilot study, we expand into early classifying multimodal sequences by combining existing methods. We show our new method yields experimental AUC advantages of up to 8.7%.
Abstract（参考訳）: 多くの場合、情報の断片は時間とともに順次受信される。いつ、分類するのに十分なものを集めましたか。決定確実性の取引待ち時間は、よりダイナミックな環境に分類を適用する手段として最近注目を集めた初期の分類問題につながる。しかし、これまでの結果はユニモーダル配列に限定されている。本実験では,既存手法を組み合わせることにより,マルチモーダルシーケンスの早期分類に展開する。提案手法は最大8.7%の実験的な auc の利点をもたらす。

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