論文の概要: Personalized Benchmarking with the Ludwig Benchmarking Toolkit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04260v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 03:53:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 14:22:57.751138
- Title: Personalized Benchmarking with the Ludwig Benchmarking Toolkit
- Title（参考訳）: ludwig benchmarking toolkitによるパーソナライズされたベンチマーク
- Authors: Avanika Narayan, Piero Molino, Karan Goel, Willie Neiswanger,
Christopher R\'e (Department of Computer Science, Stanford University)
- Abstract要約: Ludwig Benchmarking Toolkit (LBT)は、エンドツーエンドのベンチマーク研究を行うためのパーソナライズされたベンチマークツールキットである。
LBTは、トレーニングの制御と評価のカスタマイズのためのインターフェース、境界変数の排除のための標準化されたトレーニングフレームワーク、多目的評価のサポートを提供する。
7つのモデルと9つのデータセットにまたがるテキスト分類のための大規模比較分析を用いて、LBTを用いてパーソナライズされたベンチマーク研究を作成する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.347185532330919
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of machine learning models across domains and
deployment settings has given rise to various communities (e.g. industry
practitioners) which seek to benchmark models across tasks and objectives of
personal value. Unfortunately, these users cannot use standard benchmark
results to perform such value-driven comparisons as traditional benchmarks
evaluate models on a single objective (e.g. average accuracy) and fail to
facilitate a standardized training framework that controls for confounding
variables (e.g. computational budget), making fair comparisons difficult. To
address these challenges, we introduce the open-source Ludwig Benchmarking
Toolkit (LBT), a personalized benchmarking toolkit for running end-to-end
benchmark studies (from hyperparameter optimization to evaluation) across an
easily extensible set of tasks, deep learning models, datasets and evaluation
metrics. LBT provides a configurable interface for controlling training and
customizing evaluation, a standardized training framework for eliminating
confounding variables, and support for multi-objective evaluation. We
demonstrate how LBT can be used to create personalized benchmark studies with a
large-scale comparative analysis for text classification across 7 models and 9
datasets. We explore the trade-offs between inference latency and performance,
relationships between dataset attributes and performance, and the effects of
pretraining on convergence and robustness, showing how LBT can be used to
satisfy various benchmarking objectives.
- Abstract（参考訳）: ドメイン間の機械学習モデルの急速な拡大とデプロイメント設定は、個人的価値のタスクと目的をまたいだモデルをベンチマークしようとする、さまざまなコミュニティ(例えば業界実践者)を生み出した。
残念ながら、従来のベンチマークでは1つの目的(平均精度など)のモデルを評価できるため、標準ベンチマークの結果は使用できないため、変数(計算予算など)のコンバウンドを制御し、公正な比較を困難にしている。
ハイパーパラメータ最適化から評価まで)エンド・ツー・エンドのベンチマーク研究を、容易に拡張可能なタスクセット、ディープラーニングモデル、データセット、評価メトリクスで実行するためのパーソナライズされたベンチマークツールキットである、オープンソースのludwig benchmarking toolkit(lbt)を紹介します。
LBTは、トレーニングの制御と評価のカスタマイズのための設定可能なインターフェース、境界変数の排除のための標準化されたトレーニングフレームワーク、多目的評価のサポートを提供する。
7つのモデルと9つのデータセットにまたがるテキスト分類のための大規模比較分析を用いて、LBTを用いてパーソナライズされたベンチマーク研究を作成する方法を示す。
予測レイテンシとパフォーマンスのトレードオフ,データセット属性とパフォーマンスの関係,および事前トレーニングが収束と堅牢性に与える影響について検討し,様々なベンチマーク目標を満たすためにLBTをどのように使用できるかを示す。
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