論文の概要: EM-DARTS: Hierarchical Differentiable Architecture Search for Eye Movement Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14432v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 13:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 22:41:53.238216
• Title: EM-DARTS: Hierarchical Differentiable Architecture Search for Eye Movement Recognition
• Title（参考訳）: EM-DARTS:眼球運動認識のための階層的微分可能なアーキテクチャ探索
• Authors: Huafeng Qin, Hongyu Zhu, Xin Jin, Xin Yu, Mounim A. El-Yacoubi, Xinbo Gao,
• Abstract要約: 眼球運動バイオメトリックスは、高い安全性の識別により注目されている。 深層学習(DL)モデルは近年,眼球運動認識に成功している。 DLアーキテクチャはまだ人間の事前知識によって決定されている。 眼球運動認識のためのDLアーキテクチャを自動設計する階層的微分可能なアーキテクチャ探索アルゴリズムEM-DARTSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.99121380536659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Eye movement biometrics has received increasing attention thanks to its high secure identification. Although deep learning (DL) models have been recently successfully applied for eye movement recognition, the DL architecture still is determined by human prior knowledge. Differentiable Neural Architecture Search (DARTS) automates the manual process of architecture design with high search efficiency. DARTS, however, usually stacks the same multiple learned cells to form a final neural network for evaluation, limiting therefore the diversity of the network. Incidentally, DARTS usually searches the architecture in a shallow network while evaluating it in a deeper one, which results in a large gap between the architecture depths in the search and evaluation scenarios. To address this issue, we propose EM-DARTS, a hierarchical differentiable architecture search algorithm to automatically design the DL architecture for eye movement recognition. First, we define a supernet and propose a global and local alternate Neural Architecture Search method to search the optimal architecture alternately with an differentiable neural architecture search. The local search strategy aims to find an optimal architecture for different cells while the global search strategy is responsible for optimizing the architecture of the target network. To further reduce redundancy, a transfer entropy is proposed to compute the information amount of each layer, so as to further simplify search network. Our experiments on three public databases demonstrate that the proposed EM-DARTS is capable of producing an optimal architecture that leads to state-of-the-art recognition performance.
• Abstract（参考訳）: アイムーブメントバイオメトリクスは、高いセキュアな識別によって注目を集めている。 近年, 深層学習(DL)モデルが眼球運動認識に成功しているが, DLアーキテクチャは人間の事前知識によって決定されている。 微分可能なニューラルアーキテクチャサーチ(DARTS)は、高い探索効率でアーキテクチャ設計のマニュアルプロセスを自動化する。 しかしDARTSは、通常同じ複数の学習細胞を積み重ねて最終的なニューラルネットワークを構築し、ネットワークの多様性を制限する。 ちなみに、DARTSは通常、浅いネットワークでアーキテクチャを検索し、より深いネットワークで評価する。 本稿では,眼球運動認識のためのDLアーキテクチャを自動設計する階層的微分可能なアーキテクチャ探索アルゴリズムEM-DARTSを提案する。 まず、スーパーネットを定義し、グローバルかつ局所的なニューラルアーキテクチャ探索法を提案し、最適なアーキテクチャを識別可能なニューラルアーキテクチャ探索と交互に探索する。 ローカル検索戦略は,対象ネットワークのアーキテクチャを最適化するグローバル検索戦略において,異なるセルに対して最適なアーキテクチャを求めることを目的としている。 さらに冗長性を低減するため,各層の情報量を計算するために転送エントロピーを提案し,検索ネットワークをさらに単純化した。 提案するEM-DARTSは,3つの公開データベースを対象とした実験により,最先端の認識性能を実現する最適アーキテクチャを実現できることを示した。

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