論文の概要: Improving Baselines in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15550v1
• Date: Fri, 31 Dec 2021 16:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 14:20:12.052241
• Title: Improving Baselines in the Wild
• Title（参考訳）: 野生のベースラインを改善する
• Authors: Kazuki Irie, Imanol Schlag, R\'obert Csord\'as, J\"urgen Schmidhuber
• Abstract要約: 私たちは最近リリースされたWILDSベンチマークでの経験を共有しています。 いくつかの実験では、WILDSに関する今後の研究に一般的に関心があると思われるいくつかの批判的な観察結果が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.216201990315364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We share our experience with the recently released WILDS benchmark, a collection of ten datasets dedicated to developing models and training strategies which are robust to domain shifts. Several experiments yield a couple of critical observations which we believe are of general interest for any future work on WILDS. Our study focuses on two datasets: iWildCam and FMoW. We show that (1) Conducting separate cross-validation for each evaluation metric is crucial for both datasets, (2) A weak correlation between validation and test performance might make model development difficult for iWildCam, (3) Minor changes in the training of hyper-parameters improve the baseline by a relatively large margin (mainly on FMoW), (4) There is a strong correlation between certain domains and certain target labels (mainly on iWildCam). To the best of our knowledge, no prior work on these datasets has reported these observations despite their obvious importance. Our code is public.
• Abstract（参考訳）: 最近リリースされたwildsベンチマークは、ドメインシフトにロバストなモデルとトレーニング戦略の開発に特化した10のデータセットのコレクションです。 いくつかの実験は、WILDSに関する今後の研究に一般的な関心を持ついくつかの批判的な観察をもたらす。 本研究は,iWildCamとFMoWの2つのデータセットに焦点を当てた。 1) 評価基準ごとに個別の相互評価を行うことは, 両データセットにとって重要であること, (2) 検証とテスト性能の弱い相関関係がiwildcamのモデル開発を困難にする可能性があること, (3) ハイパーパラメータのトレーニングのマイナーな変更は, 比較的大きなマージン(主にfmow)でベースラインを改善すること, (4) 特定のドメインと特定のターゲットラベル(主にiwildcam)との間に強い相関があることが示されている。 我々の知る限りでは、これらのデータセットに関する先行研究は、明らかな重要性にもかかわらず、これらの観測を報告していない。 私たちのコードは公開されています。

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