論文の概要: Graph-Based Bidirectional Transformer Decision Threshold Adjustment Algorithm for Class-Imbalanced Molecular Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06479v3
- Date: Wed, 4 Sep 2024 02:57:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 02:31:44.678303
- Title: Graph-Based Bidirectional Transformer Decision Threshold Adjustment Algorithm for Class-Imbalanced Molecular Data
- Title（参考訳）: クラス不均衡分子データに対するグラフベース双方向トランスフォーマー決定閾値調整アルゴリズム
- Authors: Nicole Hayes, Ekaterina Merkurjev, Guo-Wei Wei,
- Abstract要約: 本稿では,Merriman-Bence-Osher(MBO)アプローチと双方向トランスフォーマーを組み合わせたBTDT-MBOアルゴリズムを提案する。
提案手法は,クラス不均衡に対処するために,MBOアルゴリズムの分類しきい値に調整を組み込むだけでなく,自己教師あり学習のための注意機構に基づく双方向トランスフォーマー手法を用いる。
提案手法は6つの分子データセットを用いて検証し,他の手法と比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3108652488669732
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data sets with imbalanced class sizes, where one class size is much smaller than that of others, occur exceedingly often in many applications, including those with biological foundations, such as disease diagnosis and drug discovery. Therefore, it is extremely important to be able to identify data elements of classes of various sizes, as a failure to do so can result in heavy costs. Nonetheless, many data classification procedures do not perform well on imbalanced data sets as they often fail to detect elements belonging to underrepresented classes. In this work, we propose the BTDT-MBO algorithm, incorporating Merriman-Bence-Osher (MBO) approaches and a bidirectional transformer, as well as distance correlation and decision threshold adjustments, for data classification tasks on highly imbalanced molecular data sets, where the sizes of the classes vary greatly. The proposed technique not only integrates adjustments in the classification threshold for the MBO algorithm in order to help deal with the class imbalance, but also uses a bidirectional transformer procedure based on an attention mechanism for self-supervised learning. In addition, the model implements distance correlation as a weight function for the similarity graph-based framework on which the adjusted MBO algorithm operates. The proposed method is validated using six molecular data sets and compared to other related techniques. The computational experiments show that the proposed technique is superior to competing approaches even in the case of a high class imbalance ratio.
- Abstract（参考訳）: 1つのクラスサイズが他のクラスよりもはるかに小さい不均衡なクラスサイズを持つデータセットは、病気の診断や薬物発見などの生物学的基盤を持つデータセットを含む多くのアプリケーションで頻繁に発生する。
そのため、様々なサイズのクラスのデータ要素を識別することが極めて重要である。
それでも、多くのデータ分類手順は、未表現のクラスに属する要素を検出するのに失敗するので、不均衡なデータセットではうまく機能しない。
本稿では,Merriman-Bence-Osher(MBO)アプローチと双方向トランスフォーマーを併用したBTDT-MBOアルゴリズムを提案する。
提案手法は,クラス不均衡に対処するために,MBOアルゴリズムの分類しきい値に調整を組み込むだけでなく,自己教師あり学習のための注意機構に基づく双方向トランスフォーマー手法を用いる。
さらに,修正MBOアルゴリズムが動作する類似性グラフベースのフレームワークの重み関数として距離相関を実装した。
提案手法は6つの分子データセットを用いて検証し,他の手法と比較した。
計算実験により,高等級不均衡比の場合においても,提案手法は競合手法よりも優れていることが示された。
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