論文の概要: Optimal feature rescaling in machine learning based on neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10964v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 08:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 19:01:38.866032
• Title: Optimal feature rescaling in machine learning based on neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく機械学習における最適機能再スケーリング
• Authors: Federico Maria Vitr\`o, Marco Leonesio, Lorenzo Fagiano
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム(GA)により入力特徴の最適再スケーリング(OFR)を行う。 OFRは、トレーニングに使用される勾配ベースのアルゴリズムの条件付けを改善する入力空間を再設定する。 この手法は、実産業プロセスの結果をモデル化したFFNNでテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel approach to improve the training efficiency and the generalization performance of Feed Forward Neural Networks (FFNNs) resorting to an optimal rescaling of input features (OFR) carried out by a Genetic Algorithm (GA). The OFR reshapes the input space improving the conditioning of the gradient-based algorithm used for the training. Moreover, the scale factors exploration entailed by GA trials and selection corresponds to different initialization of the first layer weights at each training attempt, thus realizing a multi-start global search algorithm (even though restrained to few weights only) which fosters the achievement of a global minimum. The approach has been tested on a FFNN modeling the outcome of a real industrial process (centerless grinding).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,遺伝的アルゴリズム(GA)によって実行される入力特徴の最適再スケーリング(OFR)に着目したフィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)のトレーニング効率と一般化性能を改善する新しい手法を提案する。 OFRは、トレーニングに使用される勾配ベースのアルゴリズムの条件付けを改善する入力空間を再設定する。 さらに,GA試行と選択によるスケールファクタの探索は,各トレーニング試行において,第1層の重みの異なる初期化に対応し,大域的最小化の達成を促すマルチスタートグローバル探索アルゴリズムを実現する。 このアプローチは、実際の産業プロセス(センターレス研削)の結果をモデル化するffnn上でテストされている。

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