論文の概要: A Practical Approach to Novel Class Discovery in Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05440v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 15:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 14:52:08.133837
• Title: A Practical Approach to Novel Class Discovery in Tabular Data
• Title（参考訳）: 表データにおける新しいクラス発見への実践的アプローチ
• Authors: Colin Troisemaine, Alexandre Reiffers-Masson, St\'ephane Gosselin, Vincent Lemaire, Sandrine Vaton
• Abstract要約: 新規クラスディスカバリー(英: Novel Class Discovery, NCD)は、未知のクラスを正確に分割するために、ラベル付けされた既知のクラスの集合から知識を抽出する問題である。 本研究では、$k$-foldのクロスバリデーションプロセスを適用し、既知のクラスの一部を各フォルダに隠すことで、NCDメソッドのハイパーパラメータを調整することを提案する。 この手法の潜在空間は,新規クラスの数を確実に推定するために有効であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.34185280098731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of Novel Class Discovery (NCD) consists in extracting knowledge from a labeled set of known classes to accurately partition an unlabeled set of novel classes. While NCD has recently received a lot of attention from the community, it is often solved on computer vision problems and under unrealistic conditions. In particular, the number of novel classes is usually assumed to be known in advance, and their labels are sometimes used to tune hyperparameters. Methods that rely on these assumptions are not applicable in real-world scenarios. In this work, we focus on solving NCD in tabular data when no prior knowledge of the novel classes is available. To this end, we propose to tune the hyperparameters of NCD methods by adapting the $k$-fold cross-validation process and hiding some of the known classes in each fold. Since we have found that methods with too many hyperparameters are likely to overfit these hidden classes, we define a simple deep NCD model. This method is composed of only the essential elements necessary for the NCD problem and performs impressively well under realistic conditions. Furthermore, we find that the latent space of this method can be used to reliably estimate the number of novel classes. Additionally, we adapt two unsupervised clustering algorithms ($k$-means and Spectral Clustering) to leverage the knowledge of the known classes. Extensive experiments are conducted on 7 tabular datasets and demonstrate the effectiveness of the proposed method and hyperparameter tuning process, and show that the NCD problem can be solved without relying on knowledge from the novel classes.
• Abstract（参考訳）: 新規クラス発見(ncd)の問題は、既知のクラスのラベル付き集合から知識を抽出して、ラベルのない新しいクラスの集合を正確に分割することである。 ncdは最近コミュニティから多くの注目を集めているが、コンピュータビジョンの問題や非現実的な状況下でしばしば解決されている。 特に、新しいクラスの数は通常事前に知られており、そのラベルは時折ハイパーパラメータをチューニングするために使われる。 これらの仮定に依存する手法は現実のシナリオでは適用できない。 本研究は,新規クラスの事前知識が得られない場合の表データによるncdの解決に焦点をあてる。 この目的のために,$k$-fold のクロスバリデーションプロセスを適用し,既知のクラスを各フォールドに隠して ncd メソッドのハイパーパラメータを調整することを提案する。 過パラメータが多すぎるメソッドがこれらの隠れクラスに過度に適合することを発見したので、単純な深いNCDモデルを定義する。 本手法は, NCD問題に必要な必須要素のみで構成され, 現実的な条件下では優れた性能を発揮する。 さらに,本手法の潜在空間を用いて,新規クラスの数を確実に推定できることを見いだした。 さらに、既知のクラスの知識を活用するために、2つの教師なしクラスタリングアルゴリズム(k$-meansとSpectral Clustering)を適用する。 7つの表型データセットについて広範な実験を行い,提案手法とハイパーパラメータチューニングプロセスの有効性を実証し,新しいクラスからの知識を頼らずにncd問題を解決できることを示した。

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