論文の概要: Characterizing Continual Learning Scenarios and Strategies for Audio Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00465v2
• Date: Fri, 26 Jul 2024 07:57:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 17:32:36.764709
• Title: Characterizing Continual Learning Scenarios and Strategies for Audio Analysis
• Title（参考訳）: 音声分析のための連続学習シナリオと戦略の特徴付け
• Authors: Ruchi Bhatt, Pratibha Kumari, Dwarikanath Mahapatra, Abdulmotaleb El Saddik, Mukesh Saini,
• Abstract要約: 連続学習(CL)アプローチは、そのようなデータ分散の変化に対処するために考案されている。 我々は、包括的なCLデータセットを作成し、オーディオベースのモニタリングタスクのためのCLアプローチを特徴付ける。 我々はReplayがDCASEチャレンジデータにおける他の手法よりも優れた結果を得たことを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.96220647325481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio analysis is useful in many application scenarios. The state-of-the-art audio analysis approaches assume the data distribution at training and deployment time will be the same. However, due to various real-life challenges, the data may encounter drift in its distribution or can encounter new classes in the late future. Thus, a one-time trained model might not perform adequately. Continual learning (CL) approaches are devised to handle such changes in data distribution. There have been a few attempts to use CL approaches for audio analysis. Yet, there is a lack of a systematic evaluation framework. In this paper, we create a comprehensive CL dataset and characterize CL approaches for audio-based monitoring tasks. We have investigated the following CL and non-CL approaches: EWC, LwF, SI, GEM, A-GEM, GDumb, Replay, Naive, Cumulative, and Joint training. The study is very beneficial for researchers and practitioners working in the area of audio analysis for developing adaptive models. We observed that Replay achieved better results than other methods in the DCASE challenge data. It achieved an accuracy of 70.12% for the domain incremental scenario and an accuracy of 96.98% for the class incremental scenario.
• Abstract（参考訳）: 音声分析は多くのアプリケーションシナリオで有用である。 最先端のオーディオ分析アプローチでは、トレーニング時とデプロイメント時のデータの分散が同じであると仮定している。 しかし、様々な現実的な課題のために、データは分布のドリフトに遭遇するか、あるいは将来新しいクラスに遭遇する可能性がある。 したがって、一度訓練されたモデルでは十分な性能が得られない。 連続学習(CL)アプローチは、そのようなデータ分散の変化に対処するために考案されている。 CLアプローチをオーディオ分析に利用する試みはいくつかある。 しかし、体系的な評価フレームワークが欠如している。 本稿では,包括的CLデータセットを作成し,音声に基づくモニタリングタスクのためのCLアプローチを特徴付ける。 EWC, LwF, SI, GEM, A-GEM, GDumb, Replay, Naive, Cumulative, Joint training。 この研究は、適応モデルを開発するための音声分析の分野で働く研究者や実践者にとって非常に有益である。 我々はReplayがDCASEチャレンジデータにおける他の手法よりも優れた結果を得たことを観察した。 ドメインインクリメンタルシナリオの精度は70.12%、クラスインクリメンタルシナリオの精度は96.98%に達した。

関連論文リスト

• Does the Definition of Difficulty Matter? Scoring Functions and their Role for Curriculum Learning [42.4526628515253]
  CL(Curriculum Learning)は、サンプルを学習プロセスに徐々に導入する機械学習トレーニング戦略である。 サンプル難易度推定のための最も一般的なスコアリング関数のロバスト性と類似性について検討する。 その結果,ランダムシード間のスコアリング関数のロバスト性はCL性能と正の相関関係があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T18:55:31Z)
• Learning with Noisy Foundation Models [95.50968225050012]
  本論文は、事前学習データセットにおけるノイズの性質を包括的に理解し分析する最初の研究である。 雑音の悪影響を緩和し、一般化を改善するため、特徴空間に適応するチューニング法(NMTune)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:22:41Z)
• Detecting Morphing Attacks via Continual Incremental Training [10.796380524798744]
  近年の継続学習(CL)パラダイムは,複数のサイトを通したインクリメンタルトレーニングを実現する上で,効果的なソリューションである可能性がある。 本稿では,このシナリオにおける異なる連続学習手法の性能について検討し,可変サイズであっても,新しいデータチャンクが利用できる度に更新される学習モデルをシミュレートする。 実験結果から,特定のCL手法,すなわちLawF(Learning without Forgetting)が最良性能アルゴリズムの1つであることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T17:48:29Z)
• Understanding In-Context Learning via Supportive Pretraining Data [55.648777340129364]
  In-context Learning (ICL)は、推論時にいくつかの例を示すだけで、様々なNLPタスクにおける言語モデルの性能を改善する。 ICLの能力がなぜ出現するかはよく分かっていないが、モデルがそのようなデモで特別に訓練されたことはない。 我々の研究は、インスタンスレベルの事前学習データを分析して、ICLを理解するための第一歩を踏み出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T22:14:04Z)
• Real-Time Evaluation in Online Continual Learning: A New Hope [104.53052316526546]
  計算コストに関して,現在の継続学習(CL)手法を評価した。 簡単なベースラインは、この評価の下で最先端のCL法より優れている。 これは、既存のCL文献の大部分は、実用的でない特定の種類のストリームに適合していることを驚くほど示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T12:21:10Z)
• Segment-level Metric Learning for Few-shot Bioacoustic Event Detection [56.59107110017436]
  本稿では,モデル最適化時の肯定的事象と否定的事象の両方を利用するセグメントレベルの数ショット学習フレームワークを提案する。 本システムでは,DCASE2022チャレンジタスク5(DCASE2022-T5)のF値62.73の検証を行い,ベースラインプロトタイプネットワーク34.02の性能を大きなマージンで向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-15T22:41:30Z)
• Foundational Models for Continual Learning: An Empirical Study of Latent Replay [17.322679682451597]
  本稿では,下流の連続学習シナリオの基礎として,事前学習型視覚モデルの有効性について検討する。 大規模ベンチマークシナリオにおける各種事前学習モデルの有効性を,潜時および生データ空間におけるバニラ再生設定と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T19:11:37Z)
• vCLIMB: A Novel Video Class Incremental Learning Benchmark [53.90485760679411]
  本稿では,ビデオ連続学習ベンチマークvCLIMBを紹介する。 vCLIMBは、ビデオ連続学習における深層モデルの破滅的な忘れを解析するための標準化されたテストベッドである。 本稿では,メモリベース連続学習法に適用可能な時間的整合性正規化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T22:14:17Z)
• An Investigation of Replay-based Approaches for Continual Learning [79.0660895390689]
  連続学習(CL)は機械学習(ML)の大きな課題であり、破滅的忘れ(CF)を伴わずに連続的に複数のタスクを学習する能力を記述する。 いくつかの解クラスが提案されており、その単純さと堅牢性から、いわゆるリプレイベースのアプローチは非常に有望であるように思われる。 連続学習におけるリプレイに基づくアプローチを実証的に検討し,応用の可能性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T15:05:02Z)
• TASK3 DCASE2021 Challenge: Sound event localization and detection using squeeze-excitation residual CNNs [4.4973334555746]
  この調査は、昨年同じチームが実施した調査に基づいています。 この手法がそれぞれのデータセットをどのように改善するかを研究することが決定された。 この修正は,MICデータセットを用いたベースラインと比較して,システム性能の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T11:34:15Z)
• Continual Learning for Recurrent Neural Networks: a Review and Empirical Evaluation [12.27992745065497]
  リカレントニューラルネットワークによる連続学習は、受信データが定常的でない多数のアプリケーションへの道を開くことができる。 コントリビューションの分類とベンチマークのレビューを提供することで、シーケンシャルデータ処理のためのCLに関する文献を整理します。 我々は既存のデータセットに基づくシーケンシャルデータを持つclの新しいベンチマークを2つ提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T19:25:28Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。