論文の概要: ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04999v1
• Date: Sun, 11 Apr 2021 12:14:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:41:40.837740
• Title: ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: ALT-MAS: 機械学習アルゴリズムのアクティブテストのためのデータ効率の良いフレームワーク
• Authors: Huong Ha, Sunil Gupta, Santu Rana, Svetha Venkatesh
• Abstract要約: 少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。 ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.684954492439424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models are being used extensively in many important areas, but there is no guarantee a model will always perform well or as its developers intended. Understanding the correctness of a model is crucial to prevent potential failures that may have significant detrimental impact in critical application areas. In this paper, we propose a novel framework to efficiently test a machine learning model using only a small amount of labeled test data. The idea is to estimate the metrics of interest for a model-under-test using Bayesian neural network (BNN). We develop a novel data augmentation method helping to train the BNN to achieve high accuracy. We also devise a theoretic information based sampling strategy to sample data points so as to achieve accurate estimations for the metrics of interest. Finally, we conduct an extensive set of experiments to test various machine learning models for different types of metrics. Our experiments show that the metrics estimations by our method are significantly better than existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、多くの重要な分野で広く使われているが、モデルが常にうまく機能するか、あるいは開発者が意図したように動作する保証はない。 モデルの正しさを理解することは、重要なアプリケーション領域において重大な有害な影響をもたらす可能性のある潜在的な失敗を防ぐために不可欠である。 本稿では,少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストするための新しいフレームワークを提案する。 ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)を用いて、モデルアンダーテストの関心度を推定する。 我々は,BNNを高精度に訓練するための新しいデータ拡張手法を開発した。 また,データポイントをサンプリングするための理論的情報に基づくサンプリング戦略を考案し,興味のあるメトリクスの正確な推定を実現する。 最後に、さまざまなタイプのメトリクスに対して、さまざまな機械学習モデルをテストするための広範な実験を行う。 実験の結果,提案手法による推定値は,既存のベースラインよりも有意に優れていることがわかった。

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