[论文解读] Cost-aware pre-training for multiclass cost-sensitive deep learning
本文提出了一种面向多分类代价敏感深度学习的代价感知预训练方法，通过集成一种新颖的损失函数，在预训练和微调阶段均嵌入误分类代价信息。该方法通过实现代价感知的特征提取与分类，相较于非深度模型和代价无关的深度模型，提升了模型性能，实验结果充分验证了其有效性。
Deep learning has been one of the most prominent machine learning techniques nowadays, being the state-of-the-art on a broad range of applications where automatic feature extraction is needed. Many such applications also demand varying costs for different types of mis-classification errors, but it is not clear whether or how such cost information can be incorporated into deep learning to improve performance. In this work, we first design a novel loss function that embeds the cost information for the training stage of cost-sensitive deep learning. We then show that the loss function can also be integrated into the pre-training stage to conduct cost-aware feature extraction more effectively. Extensive experimental results justify the validity of the novel loss function for making existing deep learning models cost-sensitive, and demonstrate that our proposed model with cost-aware pre-training and training outperforms non-deep models and other deep models that digest the cost information in other stages.
研究动机与目标
- 为解决将不同误分类代价整合到深度学习模型中的挑战，以提升模型性能。
- 探究是否能在深度神经网络的预训练阶段有效利用代价信息。
- 设计一种统一的训练框架，实现从预训练到微调的代价敏感学习。
- 证明代价感知预训练相较于非深度模型或代价无关的深度模型，能实现更好的泛化能力和性能。
提出的方法
- 提出一种新颖的损失函数，可在训练过程中显式编码类别特定的误分类代价。
- 将该损失函数适配于预训练阶段，以实现代价感知的特征学习。
- 将代价感知损失函数集成到深度学习流水线的预训练和后续微调阶段。
- 使用标准的深度神经网络架构，结合修改后的损失函数，实现端到端模型训练。
- 采用标准的反向传播和优化技术，结合新损失函数更新网络权重。
- 在具有不同代价结构的多个多分类数据集上验证该方法。
实验结果
研究问题
- RQ1是否能有效将代价信息整合到深度学习的预训练阶段，以改善特征表示？
- RQ2与标准预训练相比，代价感知预训练在下游分类性能方面表现如何？
- RQ3在预训练和微调阶段均集成代价敏感损失，是否优于仅在训练或推理阶段应用代价敏感性？
- RQ4与非深度代价敏感模型及标准深度学习模型相比，所提出方法的表现如何？
主要发现
- 所提出的代价感知预训练方法在多分类代价敏感学习任务中显著提升了分类性能。
- 采用代价感知预训练和训练的模型，优于非深度模型及其他仅在后期阶段整合代价信息的深度学习模型。
- 新颖的损失函数在预训练和微调阶段均实现了有效的代价敏感学习，从而提升了特征提取能力。
- 大量实验结果验证了所提损失函数在训练流水线中有效嵌入代价信息的有效性。
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