論文の概要: Weight Freezing: A Regularization Approach for Fully Connected Layers with an Application in EEG Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05775v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 09:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 13:59:06.855520
• Title: Weight Freezing: A Regularization Approach for Fully Connected Layers with an Application in EEG Classification
• Title（参考訳）: 重み凍結:脳波分類における応用による完全連結層に対する正則化アプローチ
• Authors: Zhengqing Miao and Meirong Zhao
• Abstract要約: この研究は、ANN正則化と神経科学の事前知識の原理に根ざした「軽量凍結」と呼ばれる新しいアプローチを導入する。 ウェイトフリーズの概念は、バックプロパゲーションプロセス中に完全に連結された層内の特定の重みを凍結することにより、特定のEEGタスクの意思決定プロセスに対する特定のニューロンの影響を減少させるという考え方を中心に展開される。 本研究は,脳波特徴分類タスクにおいて,従来の完全連結ネットワークと比較して,体重凍結効果が優れていることを示す。
• 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 the realm of EEG decoding, enhancing the performance of artificial neural networks (ANNs) carries significant potential. This study introduces a novel approach, termed "weight freezing", that is anchored on the principles of ANN regularization and neuroscience prior knowledge. The concept of weight freezing revolves around the idea of reducing certain neurons' influence on the decision-making process for a specific EEG task by freezing specific weights in the fully connected layer during the backpropagation process. This is actualized through the use of a mask matrix and a threshold to determine the proportion of weights to be frozen during backpropagation. Moreover, by setting the masked weights to zero, weight freezing can not only realize sparse connections in networks with a fully connected layer as the classifier but also function as an efficacious regularization method for fully connected layers. Through experiments involving three distinct ANN architectures and three widely recognized EEG datasets, we validate the potency of weight freezing. Our method significantly surpasses previous peak performances in classification accuracy across all examined datasets. Supplementary control experiments offer insights into performance differences pre and post weight freezing implementation and scrutinize the influence of the threshold in the weight freezing process. Our study underscores the superior efficacy of weight freezing compared to traditional fully connected networks for EEG feature classification tasks. With its proven effectiveness, this innovative approach holds substantial promise for contributing to future strides in EEG decoding research.
• Abstract（参考訳）: 脳波デコーディングの分野では、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の性能向上が大きな可能性を秘めている。 この研究は、ANN正則化と神経科学の事前知識の原理に根ざした「軽量凍結」と呼ばれる新しいアプローチを導入する。 重み凍結の概念は、バックプロパゲーションの過程において、全連結層内の特定の重みを凍結することにより、特定の脳波タスクの意思決定プロセスに対するニューロンの影響を減少させるという考えに基づいている。 これはマスクマトリクスと閾値を使用して、バックプロパゲーション中に凍結すべき重量の比率を決定することで実現される。 さらに,マスク付き重みをゼロにすることで,全連結層を分類器とするネットワークにおける疎結合を実現するだけでなく,全連結層の効率的な正規化手法としても機能する。 3つの異なるANNアーキテクチャと3つの広く認識されているEEGデータセットを含む実験を通して、重量凍結の有効性を検証する。 本手法は,全データセットの分類精度において,過去のピーク性能を大幅に上回っている。 補足的制御実験は, 重量凍結前後の性能差に関する知見を提供し, 重量凍結過程における閾値の影響を検証した。 本研究は,脳波特徴分類タスクにおける従来の完全連結ネットワークと比較して,重み凍結の優れた効果を強調する。 その効果が証明されたことにより、この革新的なアプローチは、脳波デコード研究における将来の進歩に寄与する大きな可能性を秘めている。

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