論文の概要: Automatic learning algorithm selection for classification via convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09101v1
• Date: Tue, 16 May 2023 01:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 16:45:14.332104
• Title: Automatic learning algorithm selection for classification via convolutional neural networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる分類のための自動学習アルゴリズムの選択
• Authors: Sebastian Maldonado, Carla Vairetti, Ignacio Figueroa
• Abstract要約: 本研究の目的は,メタ機能を特定することなく,データ固有の構造を学習することである。 シミュレーションデータセットを用いた実験により, 線形および非線形パターンの同定において, 提案手法がほぼ完璧な性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As in any other task, the process of building machine learning models can benefit from prior experience. Meta-learning for classifier selection gains knowledge from characteristics of different datasets and/or previous performance of machine learning techniques to make better decisions for the current modeling process. Meta-learning approaches first collect meta-data that describe this prior experience and then use it as input for an algorithm selection model. In this paper, however, we propose an automatic learning scheme in which we train convolutional networks directly with the information of tabular datasets for binary classification. The goal of this study is to learn the inherent structure of the data without identifying meta-features. Experiments with simulated datasets show that the proposed approach achieves nearly perfect performance in identifying linear and nonlinear patterns, outperforming the traditional two-step method based on meta-features. The proposed method is then applied to real-world datasets, making suggestions about the best classifiers that can be considered based on the structure of the data.
• Abstract（参考訳）: 他のタスクと同様に、機械学習モデルを構築するプロセスは、以前の経験から恩恵を受けることができる。 分類器選択のためのメタラーニングは、異なるデータセットの特性や機械学習技術の性能から知識を得て、現在のモデリングプロセスをよりよく決定する。 メタラーニングアプローチは、まず、この以前の経験を記述したメタデータを収集し、アルゴリズム選択モデルの入力として使用する。 本稿では,2進分類のための表付きデータセットの情報を用いて畳み込みネットワークを直接学習する自動学習手法を提案する。 本研究の目的は,メタ機能を特定することなく,データ固有の構造を学習することである。 シミュレーションデータセットを用いた実験により,提案手法は線形および非線形パターンの同定においてほぼ完全な性能を達成し,メタ機能に基づく従来の2段階法を上回った。 提案手法は実世界のデータセットに適用され、データの構造に基づいて考慮できる最良の分類器の提案を行う。

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