論文の概要: Analyzing a Caching Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06989v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 19:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 17:05:43.721805
• Title: Analyzing a Caching Model
• Title（参考訳）: キャッシングモデルの解析
• Authors: Leon Sixt, Evan Zheran Liu, Marie Pellat, James Wexler, Milad Hashemi Been Kim, Martin Maas
• Abstract要約: 解釈容易性は、現実世界のデプロイメントにおいて、依然として大きな障害である。 現状のキャッシュモデルを分析することで、単純な統計以上の概念を学習したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.378507865227209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning has been successfully applied in systems applications such as memory prefetching and caching, where learned models have been shown to outperform heuristics. However, the lack of understanding the inner workings of these models -- interpretability -- remains a major obstacle for adoption in real-world deployments. Understanding a model's behavior can help system administrators and developers gain confidence in the model, understand risks, and debug unexpected behavior in production. Interpretability for models used in computer systems poses a particular challenge: Unlike ML models trained on images or text, the input domain (e.g., memory access patterns, program counters) is not immediately interpretable. A major challenge is therefore to explain the model in terms of concepts that are approachable to a human practitioner. By analyzing a state-of-the-art caching model, we provide evidence that the model has learned concepts beyond simple statistics that can be leveraged for explanations. Our work provides a first step towards explanability of system ML models and highlights both promises and challenges of this emerging research area.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、メモリプリフェッチやキャッシュのようなシステムアプリケーションにうまく適用され、学習されたモデルはヒューリスティックスより優れていることが示されている。 しかし、これらのモデルの内部動作—解釈可能性—を理解することの欠如は、現実のデプロイメントで採用するための大きな障害である。 モデルの振る舞いを理解することは、システム管理者や開発者がモデルに自信を持ち、リスクを理解し、本番環境で予期せぬ振る舞いをデバッグするのに役立ちます。 画像やテキストで訓練されたMLモデルとは異なり、入力ドメイン(例えば、メモリアクセスパターン、プログラムカウンタ)はすぐに解釈できない。 したがって、大きな課題は、人間の実践者にアプローチ可能な概念の観点からモデルを説明することである。 現状のキャッシュモデルを分析することで、モデルが単純な統計以上の概念を学習し、説明に活用できることを示す。 私たちの研究は、システムMLモデルの説明可能性への第一歩を提供し、この新興研究領域の約束と課題の両方を強調します。

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