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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14432v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 09:26:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:25:02.838687
• 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, Shuqiang Yang,
• Abstract要約: 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。 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。 EM-DARTSは、最先端の認識性能につながる最適なアーキテクチャを実現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.209756662832365
• License:
• Abstract: Eye movement biometrics has received increasing attention thanks to its highly secure identification. Although deep learning (DL) models have shown success in eye movement recognition, their architectures largely rely on human prior knowledge. Differentiable Neural Architecture Search (DARTS) automates the manual process of architecture design with high search efficiency. However, DARTS typically stacks multiple cells to form a convolutional network, which limits the diversity of architecture. Furthermore, DARTS generally searches for architectures using shallower networks than those used in the evaluation, creating a significant disparity in architecture depth between the search and evaluation phases. 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 a 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 minimize redundancy, transfer entropy is proposed to compute the information amount of each layer, thereby further simplifying the network search process. Experimental results on three public datasets demonstrate that the proposed EM-DARTS is capable of producing an optimal architecture that leads to state-of-the-art recognition performance, {Specifically, the recognition models developed using EM-DARTS achieved the lowest EERs of 0.0453 on the GazeBase dataset, 0.0377 on the JuDo1000 dataset, and 0.1385 on the EMglasses dataset.
• Abstract（参考訳）: 眼球運動バイオメトリックスは、高度にセキュアな識別によって注目されている。 深層学習(DL)モデルは眼球運動認識に成功しているが、そのアーキテクチャは人間の事前知識に大きく依存している。 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は通常複数のセルを積み重ねて畳み込みネットワークを形成し、アーキテクチャの多様性を制限する。 さらに、DARTSは一般に、評価で使用されるものよりも浅いネットワークを用いてアーキテクチャを探索し、検索と評価フェーズの間にはアーキテクチャの深さがかなり異なる。 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。 冗長性を最小限に抑えるため,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,ネットワーク探索処理をさらに単純化した。 EM-DARTSを用いて開発された認識モデルは,GazeBaseデータセットでは0.0453,JuDo1000データセットでは0.0377,EM Glassesデータセットでは0.1385と最低のEERを達成した。

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