論文の概要: Robust Deep Hawkes Process under Label Noise of Both Event and Occurrence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17164v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 06:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 20:22:03.467646
• Title: Robust Deep Hawkes Process under Label Noise of Both Event and Occurrence
• Title（参考訳）: 事象と発生の両方のラベルノイズ下でのロバストな深部ホークス過程
• Authors: Xiaoyu Tan, Bin Li, Xihe Qiu, Jingjing Huang, Yinghui Xu, Wei Chu,
• Abstract要約: ロバストディープホークスプロセス(RDHP)は、ホークスモデルの強度関数に対するラベルノイズの影響を克服するためのフレームワークである。 RDHPは、イベントやそのタイミングに関するノイズがあっても、分類や回帰処理を効果的に行うことができる。 これは、ディープホークスプロセスモデルにおけるイベントとタイムラベルのノイズに対処する最初の研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.058557502374544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrating deep neural networks with the Hawkes process has significantly improved predictive capabilities in finance, health informatics, and information technology. Nevertheless, these models often face challenges in real-world settings, particularly due to substantial label noise. This issue is of significant concern in the medical field, where label noise can arise from delayed updates in electronic medical records or misdiagnoses, leading to increased prediction risks. Our research indicates that deep Hawkes process models exhibit reduced robustness when dealing with label noise, particularly when it affects both event types and timing. To address these challenges, we first investigate the influence of label noise in approximated intensity functions and present a novel framework, the Robust Deep Hawkes Process (RDHP), to overcome the impact of label noise on the intensity function of Hawkes models, considering both the events and their occurrences. We tested RDHP using multiple open-source benchmarks with synthetic noise and conducted a case study on obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome (OSAHS) in a real-world setting with inherent label noise. The results demonstrate that RDHP can effectively perform classification and regression tasks, even in the presence of noise related to events and their timing. To the best of our knowledge, this is the first study to successfully address both event and time label noise in deep Hawkes process models, offering a promising solution for medical applications, specifically in diagnosing OSAHS.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークとホークスプロセスを統合することで、ファイナンス、健康情報学、情報技術における予測能力が大幅に向上した。 それにもかかわらず、これらのモデルは実世界の環境、特にかなりのラベルノイズのためにしばしば課題に直面している。 この問題は、電子カルテや誤診の遅れによってラベルノイズが発生し、予測リスクが増大する医療分野において重要な関心事である。 我々の研究は、ディープホークスプロセスモデルがラベルノイズを扱うとき、特にイベントタイプとタイミングに影響を及ぼすとき、ロバスト性を低下させることを示唆している。 これらの課題に対処するために、まず、近似強度関数におけるラベルノイズの影響について検討し、新しいフレームワークであるRDHP(Robust Deep Hawkes Process)を提案し、これらの事象とその発生を考慮し、ラベルノイズがホークスモデルの強度関数に与える影響を克服する。 我々は,複数のオープンソースベンチマークと合成ノイズを用いてRDHPを試験し,本質的なラベル付き実環境において閉塞性睡眠時無呼吸症候群(OSAHS)の症例的検討を行った。 その結果,RDHPはイベントやそのタイミングに関するノイズがあっても,分類や回帰処理を効果的に行うことができることがわかった。 私たちの知る限りでは、ディープホークスプロセスモデルにおけるイベントとタイムラベルのノイズに対処し、医療応用、特にOSAHSの診断において有望なソリューションを提供する最初の研究である。

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