論文の概要: ProtoGate: Prototype-based Neural Networks with Local Feature Selection for Tabular Biomedical Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12330v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 15:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 12:47:53.168927
• Title: ProtoGate: Prototype-based Neural Networks with Local Feature Selection for Tabular Biomedical Data
• Title（参考訳）: ProtoGate: Tabular Biomedical Dataのための局所特徴選択型プロトタイプベースニューラルネットワーク
• Authors: Xiangjian Jiang, Andrei Margeloiu, Nikola Simidjievski, Mateja Jamnik
• Abstract要約: 本稿では, サンプル間の均一性と不均一性を両立させることにより, 誘導バイアスを導入するプロトタイプベースニューラルモデルProtoGateを提案する。 この結果から,データ中の同種パターンと異種パターンを利用することで予測精度が向上し,プロトタイプによる解釈可能性の向上が期待できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.923088041693465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tabular biomedical data poses challenges in machine learning because it is often high-dimensional and typically low-sample-size. Previous research has attempted to address these challenges via feature selection approaches, which can lead to unstable performance on real-world data. This suggests that current methods lack appropriate inductive biases that capture patterns common to different samples. In this paper, we propose ProtoGate, a prototype-based neural model that introduces an inductive bias by attending to both homogeneity and heterogeneity across samples. ProtoGate selects features in a global-to-local manner and leverages them to produce explainable predictions via an interpretable prototype-based model. We conduct comprehensive experiments to evaluate the performance of ProtoGate on synthetic and real-world datasets. Our results show that exploiting the homogeneous and heterogeneous patterns in the data can improve prediction accuracy while prototypes imbue interpretability.
• Abstract（参考訳）: タブラルバイオメディカルデータは、しばしば高次元で典型的には低サンプルサイズであるため、機械学習において課題となる。 これまでの研究は、実際のデータで不安定なパフォーマンスをもたらす可能性のある機能選択アプローチを通じて、これらの課題に対処しようと試みてきた。 これは、現在の手法には、異なるサンプルに共通するパターンをキャプチャする適切な帰納バイアスがないことを示唆している。 本稿では,サンプル間の均一性と不均一性を両立させて誘導バイアスを導入するプロトタイプベースニューラルモデルであるProtoGateを提案する。 ProtoGateはグローバルからローカルの方法で機能を選択し、解釈可能なプロトタイプベースのモデルを通じて説明可能な予測を生成する。 合成および実世界のデータセット上でのProtoGateの性能を評価するための総合的な実験を行う。 この結果から,データ中の同種パターンと異種パターンを利用することで予測精度を向上できることがわかった。

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