論文の概要: SAND: One-Shot Feature Selection with Additive Noise Distortion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03923v1
• Date: Tue, 06 May 2025 18:59:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.899799
• Title: SAND: One-Shot Feature Selection with Additive Noise Distortion
• Title（参考訳）: SAND:付加雑音歪みのあるワンショット特徴選択
• Authors: Pedram Pad, Hadi Hammoud, Mohamad Dia, Nadim Maamari, L. Andrea Dunbar,
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークトレーニング中に最も有用な機能を自動的に識別し、選択する新しい非侵入的特徴選択層を導入する。 本手法は,損失関数,ネットワークアーキテクチャ,選択後再学習などの変更を要さず,一意に単純である。 私たちの研究は、単純さとパフォーマンスが相互に排他的ではなく、機械学習における機能選択の強力な、かつ直接的なツールであることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5976830118932583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature selection is a critical step in data-driven applications, reducing input dimensionality to enhance learning accuracy, computational efficiency, and interpretability. Existing state-of-the-art methods often require post-selection retraining and extensive hyperparameter tuning, complicating their adoption. We introduce a novel, non-intrusive feature selection layer that, given a target feature count $k$, automatically identifies and selects the $k$ most informative features during neural network training. Our method is uniquely simple, requiring no alterations to the loss function, network architecture, or post-selection retraining. The layer is mathematically elegant and can be fully described by: \begin{align} \nonumber \tilde{x}_i = a_i x_i + (1-a_i)z_i \end{align} where $x_i$ is the input feature, $\tilde{x}_i$ the output, $z_i$ a Gaussian noise, and $a_i$ trainable gain such that $\sum_i{a_i^2}=k$. This formulation induces an automatic clustering effect, driving $k$ of the $a_i$ gains to $1$ (selecting informative features) and the rest to $0$ (discarding redundant ones) via weighted noise distortion and gain normalization. Despite its extreme simplicity, our method delivers state-of-the-art performance on standard benchmark datasets and a novel real-world dataset, outperforming or matching existing approaches without requiring hyperparameter search for $k$ or retraining. Theoretical analysis in the context of linear regression further validates its efficacy. Our work demonstrates that simplicity and performance are not mutually exclusive, offering a powerful yet straightforward tool for feature selection in machine learning.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型アプリケーションにおいて、特徴選択は重要なステップであり、学習精度、計算効率、解釈可能性を高めるために入力次元を減少させる。 既存の最先端の手法では、多くの場合、選択後の再訓練と広範なハイパーパラメータチューニングを必要とし、採用を複雑にする。 対象の機能を$k$とすることで、ニューラルネットワークトレーニング中に最も有益な機能を自動的に識別し、選択する、新しい非侵入的特徴選択層を導入します。 本手法は,損失関数,ネットワークアーキテクチャ,選択後再学習などの変更を要さず,一意に単純である。 この層は数学的にエレガントで、次のように説明できる: \begin{align} \nonumber \tilde{x}_i = a_i x_i + (1-a_i)z_i \end{align} ここで$x_i$は入力特徴、$\tilde{x}_i$は出力、$z_i$はガウス雑音、$a_i$はトレーニング可能なゲイン、$\sum_i{a_i^2}=k$。 この定式化は自動クラスタリング効果を誘導し、$a_i$の$k$の利得を$$$(情報的特徴の選択)に、残りは重み付きノイズ歪みによって$0$(冗長なものを捨てる)に誘導し、正規化を得る。 極端な単純さにもかかわらず、我々の手法は、標準ベンチマークデータセットと新しい実世界のデータセットに対して最先端のパフォーマンスを提供し、$k$のハイパーパラメータ検索や再トレーニングを必要とせず、既存のアプローチを上回り、適合させる。 線形回帰の文脈における理論的解析は、その有効性をさらに検証する。 私たちの研究は、シンプルさとパフォーマンスが相互に排他的ではなく、機械学習における機能選択の強力な、かつ直接的なツールであることを示している。

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