論文の概要: CausalSim: A Causal Framework for Unbiased Trace-Driven Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01811v4
- Date: Fri, 5 May 2023 23:14:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 01:21:42.154635
- Title: CausalSim: A Causal Framework for Unbiased Trace-Driven Simulation
- Title(参考訳): CausalSim: バイアスのないトレース駆動シミュレーションのための因果フレームワーク
- Authors: Abdullah Alomar, Pouya Hamadanian, Arash Nasr-Esfahany, Anish Agarwal,
Mohammad Alizadeh, Devavrat Shah
- Abstract要約: CausalSimは、バイアスのないトレース駆動シミュレーションのための因果的フレームワークである。
トレース収集中にシステム力学の因果モデルと下層のシステム条件を捉える潜在因子を学習する。
専門家が設計し、教師付き学習ベースラインと比較して、エラーを平均で53%、61%削減する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.620312665350028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present CausalSim, a causal framework for unbiased trace-driven
simulation. Current trace-driven simulators assume that the interventions being
simulated (e.g., a new algorithm) would not affect the validity of the traces.
However, real-world traces are often biased by the choices algorithms make
during trace collection, and hence replaying traces under an intervention may
lead to incorrect results. CausalSim addresses this challenge by learning a
causal model of the system dynamics and latent factors capturing the underlying
system conditions during trace collection. It learns these models using an
initial randomized control trial (RCT) under a fixed set of algorithms, and
then applies them to remove biases from trace data when simulating new
algorithms.
Key to CausalSim is mapping unbiased trace-driven simulation to a tensor
completion problem with extremely sparse observations. By exploiting a basic
distributional invariance property present in RCT data, CausalSim enables a
novel tensor completion method despite the sparsity of observations. Our
extensive evaluation of CausalSim on both real and synthetic datasets,
including more than ten months of real data from the Puffer video streaming
system shows it improves simulation accuracy, reducing errors by 53% and 61% on
average compared to expert-designed and supervised learning baselines.
Moreover, CausalSim provides markedly different insights about ABR algorithms
compared to the biased baseline simulator, which we validate with a real
deployment.
- Abstract(参考訳): 未バイアストレース駆動シミュレーションのための因果的フレームワークCausalSimを提案する。
現在のトレース駆動シミュレータは、シミュレーションされる介入(例えば新しいアルゴリズム)がトレースの有効性に影響を与えないと仮定している。
しかし、現実世界のトレースはしばしば、アルゴリズムがトレース収集中に行う選択に偏っているため、介入の下でトレースを再生することは誤った結果につながる可能性がある。
causalsimはシステムダイナミクスの因果モデルとトレース収集の基盤となるシステム条件を捉える潜在要因を学習することで、この課題に対処している。
アルゴリズムの固定セットの下で初期ランダム化制御試行(RCT)を使用してこれらのモデルを学習し、新しいアルゴリズムをシミュレートする際にトレースデータからバイアスを取り除く。
因果シムの鍵は、偏りのないトレース駆動シミュレーションを非常にスパースな観測を伴うテンソル補完問題にマッピングすることである。
RCTデータに存在する基本的な分布不変性を利用して、CausalSimは観測の間隔にかかわらず、新しいテンソル完備化法を可能にする。
pufferビデオストリーミングシステムからの10ヶ月以上の実データを含む、実データと合成データの両方におけるcausalsimの広範な評価により、シミュレーション精度が向上し、専門家が設計した学習ベースラインと比較して、エラーを平均53%と61%削減できることがわかった。
さらに、CausalSimは、実際のデプロイで検証するバイアスベースラインシミュレータと比較して、ABRアルゴリズムに関する非常に異なる洞察を提供する。
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