論文の概要: Data-Centric Machine Learning for Earth Observation: Necessary and Sufficient Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11384v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 07:26:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 18:09:27.464645
- Title: Data-Centric Machine Learning for Earth Observation: Necessary and Sufficient Features
- Title（参考訳）: 地球観測のためのデータ中心機械学習:必要十分かつ十分な特徴
- Authors: Hiba Najjar, Marlon Nuske, Andreas Dengel,
- Abstract要約: モデル記述法を利用して、モデルが最適な性能に達するために必要な特徴を特定する。
一部のデータセットは、時間的なインスタンスの20%未満で最適な精度に達することができるが、他のデータセットでは、1つのモダリティから1つのバンドの時系列が十分である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.143097874851516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The availability of temporal geospatial data in multiple modalities has been extensively leveraged to enhance the performance of machine learning models. While efforts on the design of adequate model architectures are approaching a level of saturation, focusing on a data-centric perspective can complement these efforts to achieve further enhancements in data usage efficiency and model generalization capacities. This work contributes to this direction. We leverage model explanation methods to identify the features crucial for the model to reach optimal performance and the smallest set of features sufficient to achieve this performance. We evaluate our approach on three temporal multimodal geospatial datasets and compare multiple model explanation techniques. Our results reveal that some datasets can reach their optimal accuracy with less than 20% of the temporal instances, while in other datasets, the time series of a single band from a single modality is sufficient.
- Abstract（参考訳）: 複数のモーダルにおける時空間データの可用性は、機械学習モデルの性能を高めるために広く活用されている。
適切なモデルアーキテクチャの設計への取り組みは飽和のレベルに近づいているが、データ中心の観点から考えると、データ利用効率とモデル一般化能力のさらなる向上を達成するためにこれらの取り組みを補完することができる。
この作品は、この方向性に寄与する。
モデル記述法を利用して、モデルが最適な性能に達するために必要な特徴と、この性能を達成するのに十分な最小の特徴を識別する。
我々は3つの時間的マルチモーダルな地理空間データセットに対するアプローチを評価し、複数のモデル説明手法を比較した。
以上の結果から,あるデータセットは時間的インスタンスの20%未満で最適な精度に到達でき,一方,他のデータセットでは単一帯域の時系列化が十分であることがわかった。
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