Abstrakt. Djupt lärande har blivit mycket populärt för uppgifter som prediktiv modellering och mönsterigenkänning vid hantering av big data. Djup inlärning är en kraftfull maskininlärning metod som extraherar lägre nivå funktioner och matar dem framåt för nästa lager för att identifiera högre nivå funktioner som förbättrar prestanda. Djupa neurala nätverk har dock nackdelar, som inkluderar många hyper-parametrar och oändliga arkitekturer, ogenomskinlighet till resultat, och relativt långsammare konvergens på mindre datauppsättningar. Medan traditionella maskininlärning algoritmer kan ta itu med dessa nackdelar, de är inte normalt kapabel till de prestandanivåer som uppnås genom djupa neurala nätverk. För att förbättra prestandan används ensemblemetoder för att kombinera flera baselever. Superinlärning är en ensemble som finner den optimala kombinationen av olika inlärningsalgoritmer. Detta dokument föreslår djup super lärande som ett tillvägagångssätt som uppnår log förlust och noggrannhet resulterar i konkurrenskraftiga till djupa neurala nätverk samtidigt som traditionella maskininlärning algoritmer i en hierarkisk struktur. Den djupa super eleven är flexibel, anpassningsbar och lätt att träna med bra prestanda över olika uppgifter med identiska hyperparametervärden. Med hjälp av traditionella maskininlärning kräver färre hyper-parametrar, möjliggör transparens i resultat, och har relativt snabb konvergens på mindre datauppsättningar. Experimentella resultat visar att de djupa superinlärarna har överlägsen prestanda jämfört med de individuella basinlärarna, enskiktsensembler och i vissa fall djupa neurala nätverk. Prestandan hos den djupe super eleven kan förbättras ytterligare med uppgiftsspecifik inställning.
Djup superinlärare REF använde den traditionella maskininlärning i en djupinlärning arkitektur, det cirkulärt bifogade resultaten från basmodeller till träningsdata och använde superinläraren för att kombinera sina resultat.
Deep Super Learner: A Deep Ensemble for Classification Problems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}