論文の概要: MELEP: A Novel Predictive Measure of Transferability in Multi-Label ECG Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04224v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 14:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-12 19:34:10.764376
• Title: MELEP: A Novel Predictive Measure of Transferability in Multi-Label ECG Analysis
• Title（参考訳）: MELEP: マルチラベル心電図解析における転送可能性の新しい予測指標
• Authors: Cuong V. Nguyen, Hieu Minh Duong, Cuong D.Do
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したモデルから,複数ラベル設定の下流タスクへの知識伝達がいかに効果的であるかを推定する新しい尺度であるMELEPを紹介する。 我々は,多ラベルECG分類問題に対するそのような伝達可能性指標を最初に開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce MELEP, which stands for Muti-label Expected Log of Empirical Predictions, a novel measure to estimate how effective it is to transfer knowledge from a pre-trained model to a downstream task in a multi-label settings. The measure is generic to work with new target data having a different label set from source data. It is also computationally efficient, only requires forward passing the downstream dataset through the pre-trained model once. To the best of our knowledge, we are the first to develop such a transferability metric for multi-label ECG classification problems. Our experiments show that MELEP can predict the performance of pre-trained convolutional and recurrent deep neural networks, on small and imbalanced ECG data. Specifically, strong correlation coefficients, with absolute values exceeding 0.6 in most cases, were observed between MELEP and the actual average F1 scores of the fine-tuned models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,事前学習したモデルから下流タスクへ知識を伝達する効果を推定する新しい手法である,muti-label expected log of empirical predictionsの略であるmelepを紹介する。 この尺度は、ソースデータと異なるラベルセットを持つ新しいターゲットデータを扱うために一般的である。 また、計算効率も良く、ダウンストリームデータセットをトレーニング済みのモデルに一度転送するだけでよい。 我々の知る限り、我々は、多ラベルECG分類問題に対するそのような伝達可能性指標を最初に開発した。 実験により、MELEPは、小・不均衡のECGデータに基づいて、事前学習した畳み込みと繰り返しの深部ニューラルネットワークの性能を予測できることを示した。 特に, 絶対値0.6を超える強い相関係数は, MELEPと微調整モデルの平均F1スコアとの間に観測された。

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