論文の概要: End-to-End Neural Network Training for Hyperbox-Based Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09269v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 13:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:09:45.197934
• Title: End-to-End Neural Network Training for Hyperbox-Based Classification
• Title（参考訳）: ハイパーボックスに基づく分類のためのエンドツーエンドニューラルネットワークトレーニング
• Authors: Denis Mayr Lima Martins and Christian L\"ulf and Fabian Gieseke
• Abstract要約: ニューラルネットワークによるハイパーボックスに基づく分類のための,新しい,完全に差別化可能なフレームワークを提案する。 従来の研究とは対照的に、我々のハイパーボックスモデルはエンドツーエンドで効率的にトレーニングすることができ、トレーニング時間が大幅に短縮され、より優れた分類結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.701639753123439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hyperbox-based classification has been seen as a promising technique in which decisions on the data are represented as a series of orthogonal, multidimensional boxes (i.e., hyperboxes) that are often interpretable and human-readable. However, existing methods are no longer capable of efficiently handling the increasing volume of data many application domains face nowadays. We address this gap by proposing a novel, fully differentiable framework for hyperbox-based classification via neural networks. In contrast to previous work, our hyperbox models can be efficiently trained in an end-to-end fashion, which leads to significantly reduced training times and superior classification results.
• Abstract（参考訳）: ハイパーボックスに基づく分類は、データの決定を直交する多次元ボックス(すなわちハイパーボックス)の連続として表現し、しばしば解釈可能であり、人間が読める有望な技術と見なされている。 しかし、既存のメソッドは、今や多くのアプリケーションドメインが直面するデータ量の増加を効率的に処理できない。 このギャップに対処するために、ニューラルネットワークを介してハイパーボックスベースの分類のための、新しい、完全に差別化可能なフレームワークを提案する。 従来の研究とは対照的に、我々のハイパーボックスモデルはエンドツーエンドで効率的にトレーニングすることができ、トレーニング時間が大幅に短縮され、より優れた分類結果が得られる。

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