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arXiv、深層分類木の効率的訓練法を発表

arXiv cs.LGは9月17日(現地時間)、「A Moving-Horizon Approximate Branch-and-Reduce Method for Deep Classification Trees」と題する論文を公開した。この研究は、解釈性の高さで評価される決定木が直面するスケーラビリティの課題に対応し、連続特徴量を持つ大規模データセットに対応可能なニアオプティマルな深層分類木の訓練手法を提案している。