Djupa neurala nätverk (DNN) har uppnått genombrott i applikationer med stor provstorlek. När man står inför hög dimension, låg provstorlek (HDLSS) data, såsom fenotyp förutsägelse problem med hjälp av genetiska data i bioinformatik, DNN lider av översittande och högvarians gradienter. I detta dokument föreslår vi en DNN-modell som är skräddarsydd för HDLSS-data, kallad Deep Neural Pursuit (DNP). DNP väljer en delmängd av funktioner med hög dimension för att lindra övermontering och tar genomsnittet över flera dropouts för att beräkna lutningar med låg varians. Som den första DNN-metoden som tillämpas på HDLSS-data, har DNP fördelarna med hög icke-linjäritet, robusthet till hög dimensionalitet, förmåga att lära sig från ett litet antal prover, stabilitet i valet av funktioner, och end-to-end utbildning. Vi demonstrerar dessa fördelar med DNP via empiriska resultat på både syntetiska och verkliga biologiska datauppsättningar.
Djup neural strävan (DNP) REF utvalda funktioner från högdimensionella data med ett litet antal prover baserat på förändringarna i den genomsnittliga gradienter med flera dropouts av en enskild funktion.
Deep Neural Networks for High Dimension, Low Sample Size Data
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}