論文の概要: Compressive Feature Selection for Remote Visual Multi-Task Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09077v1
• Date: Wed, 15 May 2024 04:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 14:26:01.409756
• Title: Compressive Feature Selection for Remote Visual Multi-Task Inference
• Title（参考訳）: リモート視覚マルチタスク推論のための圧縮的特徴選択
• Authors: Saeed Ranjbar Alvar, Ivan V. Bajić,
• Abstract要約: リモート推論のための機能圧縮のようなアプリケーションの重要な問題は、モデルによって実行されるタスクに対して、各機能がどの程度重要かを決定することである。 本稿では,特徴量とモデルのタスク出力との相互情報(MI)が,その課題に対する特徴量の重要性の指標としてどの程度有効かを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.343110120255532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep models produce a number of features in each internal layer. A key problem in applications such as feature compression for remote inference is determining how important each feature is for the task(s) performed by the model. The problem is especially challenging in the case of multi-task inference, where the same feature may carry different importance for different tasks. In this paper, we examine how effective is mutual information (MI) between a feature and a model's task output as a measure of the feature's importance for that task. Experiments involving hard selection and soft selection (unequal compression) based on MI are carried out to compare the MI-based method with alternative approaches. Multi-objective analysis is provided to offer further insight.
• Abstract（参考訳）: ディープモデルは各内部層に多くの機能を提供します。 リモート推論のための機能圧縮のようなアプリケーションにおける重要な問題は、モデルによって実行されるタスクに対して、各機能がどの程度重要かを決定することである。 この問題は、同じ機能が異なるタスクに対して異なる重要性を持つ可能性があるマルチタスク推論の場合、特に困難である。 本稿では,特徴量とモデルのタスク出力との相互情報(MI)が,その課題に対する特徴量の重要性の指標としてどの程度有効かを検討する。 MIに基づくハードセレクションとソフトセレクション(不等な圧縮)による実験を行い,MI法と代替手法との比較を行った。 より深い洞察を提供するために、多目的分析が提供される。

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