核心概念
混合表形式データの不均衡に対処するための新しいメトリックを提案し、バランスの取れた学習プロセスを実現する。
要約
この論文は、不均衡な自己教師付き学習における混合表形式データの特定の課題を分析しています。主な貢献は以下の通りです:
- MSE使用時の欠点を分析
- 混合表形式データ向けに適応したバランスの取れた多重監督MSEを提案
- 異なる損失関数間で単純なシミュレーションと実際のデータセットで比較
自己教師付き学習(SSL)
- ラベルが与えられていないデータから意味ある表現を作成するアプローチ
- 画像や言語領域では成功しているが、一般的な表形式データでは限界がある
不均衡学習(Imbalance Learning)
- 不均衡分布から学習することに焦点を当てており、多くの問題やアプリケーションで利用されている
オートエンコーダー(Autoencoder)
- ニューラルネットワークを使用して入力データを再現するタスクで広く使用されている
- 標準MSEと提案されたMSE間で比較が行われ、新しいメトリックが提案されている
統計
"Autoencoders are widely employed for learning and constructing a new representation of a dataset, particularly for dimensionality reduction."
"We propose a novel metric to balance learning: a Multi-Supervised Balanced MSE."
"Finally, we empirically demonstrate that this new metric, compared to the standard MSE: i) outperforms when the dataset is imbalanced, especially when the learning process is insufficient, and ii) provides similar results in the opposite case."
引用
"Self-supervised learning leverages the inherent information within the data itself to create meaningful representations."
"Autoencoders can be used in a variety of applications such as Computer Vision or Natural Language Processing."