ODMTCNet: An Interpretable Multiview Deep Neural Network Architecture for Feature Representation
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
Recently, deep cascade architecture-based algorithms have attracted wide attention and have been applied to numerous application domains successfully. Nevertheless, the black-box structure of such algorithms has always been considered the Achilles' heel by the machine learning community. Moreover, due to its data-driven nature, the deep cascade architecture likely causes over-fitting problems when there is no sufficient data available. In order to solve these pressing issues, this work proposes a novel multiview deep neural network (DNN) model, namely, optimal discriminant multiview tensor convolutional network (ODMTCNet), which integrates statistics-guided optimization (SGO) principles with the DNN architecture. Specifically, a discriminant multiview tensor convolution strategy is proposed and integrated with a deep cascade architecture. Different from the traditional DNN models, the parameters of the convolutional layers in ODMTCNet are determined by solving SGO problems. Based on the SGO principles, the relation between the optimal performance and parameters (e.g., the number of convolutional filters) can be analytically predicted, with each layer generating justified knowledge representations. In addition, information quality (IQ) is adopted to further improve multiview feature representation. Because of its unique design, ODMTCNet is able to handle different types of features (e.g., raw, hand-crafted, prior knowledge-based, and DNN-generated features), forming a general platform for multiview feature representation. To validate the genericness and effectiveness of the ODMTCNet model, we conducted experiments on five datasets of different scales: The Olivetti Research Lab (ORL) database, the Facial Recognition Technology (FERET) database, the ETH-80 database, the Caltech 256 database, and the nanyang technological university (NTU) red green blue-depth (RGB+D) 120 database. Experimental results show the superiority of the presented solution over the state-of-the-art. Implementation codes will be made available in the final version.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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