論文の概要: Is there Anisotropy in Structural Bias?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04480v1
• Date: Mon, 10 May 2021 16:20:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 23:22:28.939114
• Title: Is there Anisotropy in Structural Bias?
• Title（参考訳）: 構造バイアスに異方性はあるか?
• Authors: Diederick Vermetten, Anna V. Kononova, Fabio Caraffini, Hao Wang, Thomas B\"ack
• Abstract要約: 構造バイアス (Structure bias, SB) は反復最適化におけるアルゴリズムの欠如の重要な種類である。 いくつかの次元においてSBのみを示すように見えるアルゴリズムが実際に異方性を示すかどうかを考察する。 異方性は非常に稀であり,それが存在する場合においても,SBの明確な試験がある。 本稿では,SB検出のための追加の試験手順を提案し,ロバストなテストポートフォリオの構築に向けたさらなる研究を動機づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.211511936983233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural Bias (SB) is an important type of algorithmic deficiency within iterative optimisation heuristics. However, methods for detecting structural bias have not yet fully matured, and recent studies have uncovered many interesting questions. One of these is the question of how structural bias can be related to anisotropy. Intuitively, an algorithm that is not isotropic would be considered structurally biased. However, there have been cases where algorithms appear to only show SB in some dimensions. As such, we investigate whether these algorithms actually exhibit anisotropy, and how this impacts the detection of SB. We find that anisotropy is very rare, and even in cases where it is present, there are clear tests for SB which do not rely on any assumptions of isotropy, so we can safely expand the suite of SB tests to encompass these kinds of deficiencies not found by the original tests. We propose several additional testing procedures for SB detection and aim to motivate further research into the creation of a robust portfolio of tests. This is crucial since no single test will be able to work effectively with all types of SB we identify.
• Abstract（参考訳）: 構造バイアス(sb)は反復最適化ヒューリスティックスにおいて重要なアルゴリズム欠陥である。 しかし,構造バイアスを検出する手法はまだ十分に成熟しておらず,近年の研究では多くの興味深い疑問が浮かび上がっている。 そのうちの1つは、構造バイアスが異方性にどのように関連しているかという問題である。 直観的には、等方性でないアルゴリズムは構造的に偏りがあると考えられる。 しかし、アルゴリズムが一部の次元でのみSBを示すように見えるケースもある。 そこで,これらのアルゴリズムが実際に異方性を示すかどうか,SBの検出に与える影響について検討する。 異方性は非常に稀であり, たとえ存在する場合でも, アイソトロピーの仮定に依存しないSBの明確なテストが存在するため, 元の試験では見つからないこの種の欠陥を包含するように, SBテストのスイートを安全に拡張することができる。 本稿では,SB検出のための追加の試験手順を提案し,ロバストなテストポートフォリオの構築に向けたさらなる研究を動機づける。 なぜなら、私たちが識別するすべてのタイプのsbに対して、単一のテストが効果的に動作できないからです。

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