論文の概要: Rule-Based Error Detection and Correction to Operationalize Movement Trajectory Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14250v3
• Date: Fri, 2 Aug 2024 01:38:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 18:53:04.903465
• Title: Rule-Based Error Detection and Correction to Operationalize Movement Trajectory Classification
• Title（参考訳）: ルールに基づく動作軌跡分類の誤り検出と補正
• Authors: Bowen Xi, Kevin Scaria, Divyagna Bavikadi, Paulo Shakarian,
• Abstract要約: 動作軌跡プラットフォームに組み込むためのモデルの誤り訂正と検出を行う,ニューロシンボリックなルールベースのフレームワークを提供する。 最大0.984の誤差を予測するためのF1スコア、分布外精度の大幅な向上(ゼロショット精度のSOTAよりも8.51%向上)、SOTAモデルよりも精度の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.192247515575942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classification of movement trajectories has many applications in transportation and is a key component for large-scale movement trajectory generation and anomaly detection which has key safety applications in the aftermath of a disaster or other external shock. However, the current state-of-the-art (SOTA) are based on supervised deep learning - which leads to challenges when the distribution of trajectories changes due to such a shock. We provide a neuro-symbolic rule-based framework to conduct error correction and detection of these models to integrate into our movement trajectory platform. We provide a suite of experiments on several recent SOTA models where we show highly accurate error detection, the ability to improve accuracy with a changing test distribution, and accuracy improvement for the base use case in addition to a suite of theoretical properties that informed algorithm development. Specifically, we show an F1 scores for predicting errors of up to 0.984, significant performance increase for out-of distribution accuracy (8.51% improvement over SOTA for zero-shot accuracy), and accuracy improvement over the SOTA model.
• Abstract（参考訳）: 移動軌跡の分類は交通に多くの応用があり、災害や外部ショックの余波において重要な安全性を有する大規模移動軌跡生成および異常検出の鍵となる要素である。 しかし、現在の最先端(SOTA)は教師付き深層学習に基づいているため、このようなショックによって軌道の分布が変化した場合に課題が生じる。 我々は,これらのモデルの誤り訂正と検出を行い,運動軌道プラットフォームに統合するための,ニューロシンボリックなルールベースのフレームワークを提供する。 我々は,最近のSOTAモデルにおいて,精度の高い誤り検出,テスト分布の変化による精度向上,およびアルゴリズム開発を通知する理論的特性のスイートに加えて,基本ユースケースの精度向上を示す一連の実験を行った。 具体的には、最大0.984の誤差を予測するためのF1スコア、分布外精度の大幅な向上(ゼロショット精度のSOTAよりも8.51%改善)、SOTAモデルよりも精度の向上を示す。

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