Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive boosting with dynamic weight adjustment

論文の概要: Adaptive boosting with dynamic weight adjustment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00524v1
Date: Sat, 1 Jun 2024 18:23:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 06:35:32.650380
Title: Adaptive boosting with dynamic weight adjustment
Title（参考訳）: 動的重み調整による適応的ブースティング
Authors: Vamsi Sai Ranga Sri Harsha Mangina,
Abstract要約: Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustmentは、AdaBoostとして知られる従来のAdaptive boostingの拡張である。提案したモデルは、特に挑戦的な分類タスクにおいて、より柔軟で効果的なアプローチを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment is an enhancement of the traditional Adaptive boosting commonly known as AdaBoost, a powerful ensemble learning technique. Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment technique improves the efficiency and accuracy by dynamically updating the weights of the instances based on prediction error where the weights are updated in proportion to the error rather than updating weights uniformly as we do in traditional Adaboost. Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment performs better than Adaptive Boosting as it can handle more complex data relations, allowing our model to handle imbalances and noise better, leading to more accurate and balanced predictions. The proposed model provides a more flexible and effective approach for boosting, particularly in challenging classification tasks.
Abstract（参考訳）: Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustmentは、強力なアンサンブル学習技術であるAdaBoostとして知られる従来のAdaptive boostingの拡張である。 Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustment Techniqueは、従来のAdaboostのように重みを均一に更新するのではなく、エラーに比例して重みを更新する予測誤差に基づいて、インスタンスの重みを動的に更新することで、効率と精度を向上させる。 Adaptive Boosting with Dynamic Weight Adjustmentは、より複雑なデータ関係を処理できるため、Adaptive Boostingよりもパフォーマンスが優れています。提案したモデルは、特に挑戦的な分類タスクにおいて、より柔軟で効果的なアプローチを提供する。

関連論文リスト

Adaptive Data Optimization: Dynamic Sample Selection with Scaling Laws [59.03420759554073]
本稿では,オンライン手法でデータ分散を最適化するアルゴリズムであるAdaptive Data Optimization (ADO)を導入する。 ADOは外部の知識やプロキシモデル、モデル更新の変更を必要としない。 ADOは、ドメインごとのスケーリング法則を使用して、トレーニング中の各ドメインの学習ポテンシャルを推定し、データ混合を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-15T17:47:44Z)
Forecast-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning for Pre-trained Motion Forecasting Models [68.23649978697027]
Forecast-PEFTは、モデルのパラメータの大部分を凍結し、新しく導入されたプロンプトとアダプタの調整に集中する微調整戦略である。実験の結果,Forecast-PEFTは動作予測タスクにおいて従来のフルチューニング手法よりも優れていた。 Forecast-FTは予測性能をさらに改善し、従来のベースライン法よりも最大9.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-28T19:18:59Z)
Increasing Model Capacity for Free: A Simple Strategy for Parameter Efficient Fine-tuning [7.239534396071191]
CapaBoostは、ターゲット層における並列重みモジュールによる低ランク更新を活用することで、モデルキャパシティを向上させる戦略である。本稿では,自然言語理解,質問応答,画像分類など,さまざまな下流タスクの実験を通じて,CapaBoostの有効性を広く検証する。以上の結果から,計算コストやストレージコストを増大させることなく,ベースラインよりも大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-01T14:26:48Z)
Spectrum-Aware Parameter Efficient Fine-Tuning for Diffusion Models [73.88009808326387]
生成モデルのための新しいスペクトル対応適応フレームワークを提案する。本手法は,事前学習した重みの特異値とその基底ベクトルを調節する。本稿では,計算効率と表現能力のバランスをとるスペクトルオーソ分解適応(SODA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:43:35Z)
AdaAugment: A Tuning-Free and Adaptive Approach to Enhance Data Augmentation [12.697608744311122]
AdaAugmentは、チューニング不要なAdaptive Augmentationメソッドである。対象ネットワークからのリアルタイムフィードバックに基づいて、個別のトレーニングサンプルの増大度を動的に調整する。優れた効率を保ちながら、他の最先端のDAメソッドの効率を一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-19T06:54:03Z)
Dynamic Tuning Towards Parameter and Inference Efficiency for ViT Adaptation [67.13876021157887]
動的チューニング(DyT)は、ViT適応のためのパラメータと推論効率を改善するための新しいアプローチである。 DyTは既存のPEFT法に比べて性能が優れており、VTAB-1KベンチマークではFLOPの71%しか呼び出されていない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T14:05:52Z)
Dynamic Model Switching for Improved Accuracy in Machine Learning [0.0]
そこで我々は,CatBoostとXGBoostの直感的に遷移する適応アンサンブルを導入する。ユーザは、80%の精度でベンチマークを設定し、パフォーマンスの向上を保証する場合に限って、システムが新しいモデルに動的に移行するように促す。この動的モデルスイッチング機構は、現実世界のシナリオにおけるデータの進化的な性質と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-31T00:13:02Z)
UTBoost: A Tree-boosting based System for Uplift Modeling [6.915863353204588]
アップリフトモデリング(アップリフトモデリング)とは、マネージャが顧客のアップリフトを見積もるのに使用できる一連の機械学習技術を指す。そこで本研究では,GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)アルゴリズムの2つの革新的適応法を提案する。大規模データセットを用いた実験により,提案手法の有用性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-05T08:41:23Z)
AdaLoRA: Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning [143.23123791557245]
下流タスクで訓練済みの大規模言語モデルを微調整することは、NLPにおいて重要なパラダイムとなっている。重み行列のパラメータ予算をその重要度に応じて適応的に割り当てるAdaLoRAを提案する。我々は,AdaLoRAの有効性を検証するために,自然言語処理,質問応答,自然言語生成に関する事前学習モデルを用いた広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-18T22:36:25Z)
Training Deep Neural Networks with Adaptive Momentum Inspired by the Quadratic Optimization [20.782428252187024]
重球運動量の最適選択に着想を得た新しい適応運動量を提案する。提案した適応重球運動量は勾配降下(SGD)とアダムを改善することができる。我々は、画像分類、言語モデリング、機械翻訳を含む幅広い機械学習ベンチマークにおいて、SGDとAdamの効率を新しい適応運動量で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-18T07:03:48Z)
Efficient Semantic Image Synthesis via Class-Adaptive Normalization [116.63715955932174]
クラス適応正規化(CLADE)は、セマンティッククラスにのみ適応する軽量かつ等価なバリアントである。セマンティクスレイアウトから計算したクラス内位置マップエンコーディングを導入し,cladeの正規化パラメータを変調する。提案されたCLADEは異なるSPADEベースのメソッドに一般化し、SPADEと比較して同等の生成品質を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-08T18:59:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。