Abstract-Conventional extrema lärande maskiner lösa en Moore-Penrose generaliserade invers av dolda lager aktiverade matris och analytiskt bestämma utgångsvikterna för att uppnå generaliserade prestanda, genom att anta samma förlust från olika typer av felklassificering. Antagandet får inte omfatta kostnadskänsligt erkännande, t.ex. ansiktsigenkänningsbaserat tillträdeskontrollsystem, där felklassificering av en främling som familjemedlem kan leda till en allvarligare katastrof än felklassificering av en familjemedlem som främling. Även om den senaste tidens kostnadskänsliga lärande kan minska den totala förlusten med en given kostnadsmatris som kvantifierar hur allvarlig en typ av misstag mot en annan, i många realistiska fall kostnadsmatrisen är okänd för användare. Motiverad av dessa farhågor, föreslår detta dokument en evolutionär kostnadskänslig extrem inlärning maskin (ECSELM), med följande förtjänster: 1) till vår bästa kunskap, det är det första förslaget av ELM i evolutionära kostnadskänslig klassificering scenario; 2) det väl behandlar den öppna frågan om hur man definierar kostnadsmatrisen i kostnadskänsliga lärande uppgifter; 3) en evolutionär backtracking sökning algoritm induceras för adaptiv kostnadsmatris optimering. Experiment i en mängd olika kostnadskänsliga uppgifter visar väl effektiviteten i de föreslagna tillvägagångssätten, med cirka 5% ~ 10% förbättringar.
Nyligen presenterade Zhang och Zhang REF en evolutionär kostnadskänslig ELM-algoritm (ECS-ELM).
Evolutionary Cost-sensitive Extreme Learning Machine
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}