An empirical analysis of different sparse penalties for autoencoder in unsupervised feature learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning algorithms depend heavily on the data representation, which dominates its success in experiment accuracy. Autoencoder model structure is proposed to learn from data a good representation with the least possible amount of distortion. Furthermore, it has been proven that boosting sparsity when learning representation can significantly improve performance on classification tasks and also make the feature vector easy to interpret. One straightforward approach for autoencoder to obtain sparse representation is to impose sparse penalty on its overall cost function. Nevertheless, few comparative analysis has been conducted to evaluate which sparse penalty term works better. In this paper, we adopt L1 norm, L2 norm, Student-t penalties, which are rarely deployed to penalise the hidden unit outputs, and commonly used penalty KL-divergence in the literature. Then, we present a detailed analysis to evaluate which penalty achieves better result in terms of reconstruction error, sparseness of representation and classification performance on test datasets. Experimental study on MNIST, CIFAR-10, SVHN, OPTDIGITS and NORB datasets reveals that all these penalties achieve sparse representation and outperforms representations learned by pure autoencoder on classification performance and sparseness of feature vectors. Moreover, we hope this topics and the practices would provide insights for future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle