論文の概要: MetricOpt: Learning to Optimize Black-Box Evaluation Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10631v1
• Date: Wed, 21 Apr 2021 16:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 14:32:36.296256
• Title: MetricOpt: Learning to Optimize Black-Box Evaluation Metrics
• Title（参考訳）: MetricOpt: ブラックボックス評価メトリクスを最適化する学習
• Authors: Chen Huang, Shuangfei Zhai, Pengsheng Guo and Josh Susskind
• Abstract要約: 誤分類率やリコールなどのタスク評価指標を任意に最適化する問題について検討する。 MetricOptと呼ばれる私たちの方法は、ターゲットメトリックの計算詳細が不明なブラックボックス設定で動作します。 我々は、コンパクトなタスク固有のモデルパラメータを計量観測にマップする微分可能値関数を学習することでこれを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.608384691401238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of directly optimizing arbitrary non-differentiable task evaluation metrics such as misclassification rate and recall. Our method, named MetricOpt, operates in a black-box setting where the computational details of the target metric are unknown. We achieve this by learning a differentiable value function, which maps compact task-specific model parameters to metric observations. The learned value function is easily pluggable into existing optimizers like SGD and Adam, and is effective for rapidly finetuning a pre-trained model. This leads to consistent improvements since the value function provides effective metric supervision during finetuning, and helps to correct the potential bias of loss-only supervision. MetricOpt achieves state-of-the-art performance on a variety of metrics for (image) classification, image retrieval and object detection. Solid benefits are found over competing methods, which often involve complex loss design or adaptation. MetricOpt also generalizes well to new tasks and model architectures.
• Abstract（参考訳）: 誤分類率やリコールなどのタスク評価指標を直接最適化する問題について検討する。 対象メトリックの計算の詳細が不明なブラックボックス設定でMetricOptというメソッドを動作させる。 我々は、コンパクトなタスク固有のモデルパラメータを計量観測にマップする微分可能値関数を学習することでこれを達成する。 学習された値関数は、SGDやAdamのような既存のオプティマイザに簡単にプラグインでき、事前訓練されたモデルを迅速に微調整するのに有効である。 これは、値関数が微調整中に効果的な計量監督を提供し、損失のみの監督の潜在的なバイアスを修正するのに役立つため、一貫した改善をもたらす。 MetricOptは、画像分類、画像検索、オブジェクト検出のための様々なメトリクスで最先端のパフォーマンスを達成する。 強固な利点は、複雑な損失設計や適応を伴う競合する手法よりも見出される。 MetricOptは、新しいタスクやモデルアーキテクチャにも適しています。

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