효율적인 신경망 확산을 기반으로 한 배깅 딥러닝 학습 (BEND)

Concetti Chiave

BEND는 신경망 확산 모델을 활용하여 다양한 기반 분류기를 효율적으로 생성하고, 이를 배깅 방식으로 통합하여 최종 모델의 정확도를 향상시킨다.

Sintesi

BEND는 3단계로 구성됩니다:

1. 모델 매개변수 부분집합 구축:

• 모델을 처음부터 학습하거나 사전 학습된 모델을 미세 조정하여 다수의 모델 매개변수 부분집합을 생성한다.

2. 새로운 매개변수 확산:

• 모델 매개변수 부분집합을 이용하여 오토인코더와 DDPM 기반 확산 모델을 학습한다.
• 학습된 확산 모델을 활용하여 새로운 모델 매개변수를 효율적으로 생성한다.

3. 약분류기 결과 배깅:

• 생성된 다수의 모델 매개변수를 이용하여 기반 분류기를 구축한다.
• sBEND와 aBEND 두 가지 방식으로 기반 분류기의 예측 결과를 통합한다.

실험 결과, BEND는 기존 모델 및 확산 모델의 평균/중앙값 정확도를 일관적으로 능가하며, 모델 다양성 향상과 학습 효율성 개선을 달성했습니다.

Statistiche

기존 모델 대비 BEND의 평균 정확도가 0.03-0.06 향상되었습니다.
BEND는 3개 이상의 기반 분류기를 생성할 때 기존 학습 방식보다 효율적입니다.
BEND로 생성된 모델 매개변수는 기존 모델 매개변수보다 3.2배 더 다양합니다.

Citazioni

"BEND는 신경망 확산 모델을 딥러닝 학습 분야에 최초로 도입하여 새로운 패러다임을 제시합니다."
"BEND는 모델 다양성 향상과 학습 효율성 개선을 통해 최종 모델 정확도를 일관적으로 향상시킵니다."

Approfondimenti chiave tratti da

BEND

by Jia Wei,Xing... alle arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15766.pdf

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