論文の概要: Synergistic eigenanalysis of covariance and Hessian matrices for enhanced binary classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09281v2
• Date: Mon, 26 Aug 2024 19:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 19:49:00.164813
• Title: Synergistic eigenanalysis of covariance and Hessian matrices for enhanced binary classification
• Title（参考訳）: 拡張二分分類のための共分散とヘッセン行列の相乗的固有解析
• Authors: Agus Hartoyo, Jan Argasiński, Aleksandra Trenk, Kinga Przybylska, Anna Błasiak, Alessandro Crimi,
• Abstract要約: 本稿では, 学習モデルを用いて評価したヘッセン行列をトレーニングセットで評価した共分散行列の固有解析と, 深層学習モデルで評価したヘッセン行列を組み合わせた新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、クラス間の平均距離を最大化する能力を確立する公式な証明によって裏付けられている。 ニューラルネットワークとヘルスデータセットの実証検証は、私たちの理論的フレームワークを一貫してサポートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.77513633290056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Covariance and Hessian matrices have been analyzed separately in the literature for classification problems. However, integrating these matrices has the potential to enhance their combined power in improving classification performance. We present a novel approach that combines the eigenanalysis of a covariance matrix evaluated on a training set with a Hessian matrix evaluated on a deep learning model to achieve optimal class separability in binary classification tasks. Our approach is substantiated by formal proofs that establish its capability to maximize between-class mean distance and minimize within-class variances, particularly under ideal data conditions such as isotropy around class means and dominant leading eigenvalues. By projecting data into the combined space of the most relevant eigendirections from both matrices, we achieve optimal class separability as per the linear discriminant analysis (LDA) criteria. Empirical validation across neural and health datasets consistently supports our theoretical framework and demonstrates that our method outperforms established methods. Our method stands out by addressing both LDA criteria, unlike PCA and the Hessian method, which predominantly emphasize one criterion each. This comprehensive approach captures intricate patterns and relationships, enhancing classification performance. Furthermore, through the utilization of both LDA criteria, our method outperforms LDA itself by leveraging higher-dimensional feature spaces, in accordance with Cover's theorem, which favors linear separability in higher dimensions. Our method also surpasses kernel-based methods and manifold learning techniques in performance. Additionally, our approach sheds light on complex DNN decision-making, rendering them comprehensible within a 2D space.
• Abstract（参考訳）: 共分散行列とヘッセン行列は、分類問題に関する文献の中で別々に分析されている。 しかし、これらの行列の統合は、分類性能を向上させるために、それらの組み合わせのパワーを高める可能性がある。 本稿では,2進分類タスクにおいて最適なクラス分離性を実現するために,学習セットで評価した共分散行列の固有解析と深層学習モデルで評価したヘッセン行列を組み合わせた新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、クラス平均距離を最大化し、クラス内分散を最小化する能力を確立する形式的な証明によって裏付けられている。 両行列から最も関連性の高い固有方向の組合せ空間にデータを投影することにより、線形判別分析(LDA)基準に従って最適なクラス分離性が得られる。 ニューラルネットワークと健康データセット間の実証検証は、我々の理論的枠組みを一貫してサポートし、我々の手法が確立された手法より優れていることを示す。 本手法は,PCA法とヘッセン法と異なり,LDA基準の双方に対処することで際立っている。 この包括的なアプローチは複雑なパターンと関係を捉え、分類性能を向上する。 さらに,両LDA基準の活用により,高次元の特徴空間を利用してLDA自体よりも優れており,高次元の線形分離性を好むCoverの定理に則っている。 また,本手法は性能においてカーネルベースの手法や多様体学習手法を超越している。 さらに、我々のアプローチは複雑なDNNの意思決定に光を当て、それらを2D空間内で理解できるようにする。

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