論文の概要: Automatic Input Feature Relevance via Spectral Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01183v2
• Date: Mon, 05 May 2025 07:48:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:34.961916
• Title: Automatic Input Feature Relevance via Spectral Neural Networks
• Title（参考訳）: スペクトルニューラルネットワークによる自動入力特徴関連性
• Authors: Lorenzo Chicchi, Lorenzo Buffoni, Diego Febbe, Lorenzo Giambagli, Raffaele Marino, Duccio Fanelli,
• Abstract要約: 機械学習の実践では、より効率的な数値処理のためのコンパクトデータセットを得るために、関連する入力特徴を特定するのが有用であることが多い。 本稿では,ディープニューラルネットワークにおける入力成分の相対的重要性を推定する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In machine learning practice it is often useful to identify relevant input features, so as to obtain compact dataset for more efficient numerical handling. On the other hand, by isolating key input elements, ranked according their respective degree of relevance, can help to elaborate on the process of decision making. Here, we propose a novel method to estimate the relative importance of the input components for a Deep Neural Network. This is achieved by leveraging on a spectral re-parametrization of the optimization process. Eigenvalues associated to input nodes provide in fact a robust proxy to gauge the relevance of the supplied entry features. Notably, the spectral features ranking is performed automatically, as a byproduct of the network training, with no additional processing to be carried out. The technique is successfully challenged against both synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の実践では、より効率的な数値処理のためのコンパクトデータセットを得るために、関連する入力特徴を特定するのが有用であることが多い。 一方、それぞれの関連度に応じてランク付けされたキー入力要素を分離することで、意思決定の過程を詳細に知ることができる。 本稿では,ディープニューラルネットワークにおける入力成分の相対的重要性を推定する新しい手法を提案する。 これは最適化プロセスのスペクトル再パラメータ化を活用することで達成される。 入力ノードに関連する固有値は、実際に供給されたエントリ特徴の関連性を評価するための堅牢なプロキシを提供する。 特に、ネットワークトレーニングの副産物として、スペクトル特徴ランキングを自動的に実行し、追加処理を行わない。 この手法は、合成データと実データの両方に対してうまく挑戦されている。

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