論文の概要: DeepFRC: An End-to-End Deep Learning Model for Functional Registration and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18116v2
• Date: Sat, 17 May 2025 07:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.393614
• Title: DeepFRC: An End-to-End Deep Learning Model for Functional Registration and Classification
• Title（参考訳）: DeepFRC: 機能登録と分類のためのエンドツーエンドディープラーニングモデル
• Authors: Siyuan Jiang, Yihan Hu, Wenjie Li, Pengcheng Zeng,
• Abstract要約: 統合機能登録と分類のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークであるDeepFRCを紹介する。 DeepFRCは、クラス対応の弾性ワーピングと学習可能な基底表現を統一アーキテクチャに統合する。 我々は、アライメント品質と一般化誤差の間の最初の理論的関係を確立し、我々のモデルを合成および実世界のベンチマーク上で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.365405684671285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Functional data - observations in the form of curves or trajectories - arise in diverse domains such as biomedical sensing, motion capture, and handwriting recognition. A core challenge in functional data analysis (FDA) is accounting for phase variability, where misaligned temporal patterns hinder accurate inference. We introduce DeepFRC, an end-to-end deep learning framework for joint functional registration and classification. Unlike conventional approaches that decouple alignment and prediction, DeepFRC integrates class-aware elastic warping and a learnable basis representation into a unified architecture. This design enables temporal alignment and dimensionality reduction to be jointly optimized with classification, improving both interpretability and accuracy. We establish the first theoretical connection between alignment quality and generalization error, and validate our model on synthetic and real-world benchmarks. DeepFRC consistently outperforms state-of-the-art methods, especially in scenarios with complex temporal misalignment. Code is available at: https://github.com/Drivergo-93589/DeepFRC.
• Abstract（参考訳）: 機能的データ - 曲線や軌跡の形での観察 - は、バイオメディカルセンシング、モーションキャプチャ、手書き認識などの様々な領域で発生する。 機能データ分析(FDA)における中核的な課題は、時間的パターンの不一致が正確な推論を妨げている位相可変性を説明することである。 統合機能登録と分類のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークであるDeepFRCを紹介する。 従来のアライメントと予測を分離するアプローチとは異なり、DeepFRCはクラス認識の弾性ワープと学習可能な基底表現を統一アーキテクチャに統合する。 この設計により、時間的アライメントと次元の低減を分類と共同で最適化し、解釈可能性と精度の両方を改善することができる。 我々は、アライメント品質と一般化誤差の間の最初の理論的関係を確立し、我々のモデルを合成および実世界のベンチマーク上で検証する。 DeepFRCは、特に複雑な時間的ミスアライメントのあるシナリオにおいて、最先端のメソッドを一貫して上回る。 コードは、https://github.com/Drivergo-93589/DeepFRCで入手できる。

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