論文の概要: Newer is not always better: Rethinking transferability metrics, their peculiarities, stability and performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06893v3
• Date: Fri, 26 May 2023 15:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 00:35:39.101090
• Title: Newer is not always better: Rethinking transferability metrics, their peculiarities, stability and performance
• Title（参考訳）: トランスファービリティのメトリクス、その特異性、安定性、パフォーマンスを再考する
• Authors: Shibal Ibrahim, Natalia Ponomareva, Rahul Mazumder
• Abstract要約: 小さなカスタマイズされたデータセット上で、大規模で事前訓練された画像と言語モデルの微調整が人気を集めている。 共分散推定における統計的問題により,Hスコアの性能が低下することが示唆された。 そこで我々は,そのような設定における相対的精度に対する相関性能を補正し,評価することを推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.650647159993238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fine-tuning of large pre-trained image and language models on small customized datasets has become increasingly popular for improved prediction and efficient use of limited resources. Fine-tuning requires identification of best models to transfer-learn from and quantifying transferability prevents expensive re-training on all of the candidate models/tasks pairs. In this paper, we show that the statistical problems with covariance estimation drive the poor performance of H-score -- a common baseline for newer metrics -- and propose shrinkage-based estimator. This results in up to 80% absolute gain in H-score correlation performance, making it competitive with the state-of-the-art LogME measure. Our shrinkage-based H-score is $3\times$-10$\times$ faster to compute compared to LogME. Additionally, we look into a less common setting of target (as opposed to source) task selection. We demonstrate previously overlooked problems in such settings with different number of labels, class-imbalance ratios etc. for some recent metrics e.g., NCE, LEEP that resulted in them being misrepresented as leading measures. We propose a correction and recommend measuring correlation performance against relative accuracy in such settings. We support our findings with ~164,000 (fine-tuning trials) experiments on both vision models and graph neural networks.
• Abstract（参考訳）: 小さなカスタマイズデータセット上での大規模な事前学習画像と言語モデルの微調整は、限られたリソースの予測と効率的な使用を改善するために、ますます人気が高まっている。 微調整には、転送可能性の定量化と転送可能性から最良のモデルの識別が必要であり、全ての候補モデル/タスクペアで高価な再トレーニングが防止される。 本稿では,共分散推定による統計的問題は,新しいメトリクスの共通ベースラインであるh-scoreの性能低下を招き,縮小に基づく推定器を提案する。 その結果,Hスコア相関性能は最大80%向上し,最先端のLogME測定値と競合する結果となった。 縮小ベースのh-scoreはlogmeに比べて計算速度が$3\times$-10$\times$高速です。 さらに、ターゲットの(ソースではなく)タスク選択の一般的でない設定についても検討します。 ラベル数やクラス不均衡率など,近年の指標であるnceやleepなどでは,これまで見過ごされていた問題点が,主要な指標として誤表現された。 このような状況下での相関性能と相対精度の相関を補正して評価することを推奨する。 我々は,視覚モデルとグラフニューラルネットワークの両方について,約164,000の実験を行った。

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