論文の概要: deep-significance - Easy and Meaningful Statistical Significance Testing
in the Age of Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06815v1
- Date: Thu, 14 Apr 2022 08:24:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-15 23:03:53.248289
- Title: deep-significance - Easy and Meaningful Statistical Significance Testing
in the Age of Neural Networks
- Title(参考訳): deep-significance - ニューラルネットワーク時代における容易で有意義な統計的意義テスト
- Authors: Dennis Ulmer, Christian Hardmeier, Jes Frellsen
- Abstract要約: 異なる重要なテストとユーティリティ機能を含む使い易いパッケージを提供する。
このパッケージは研究ニーズとユーザビリティに特化している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.3372471678239215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A lot of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) research is of an
empirical nature. Nevertheless, statistical significance testing (SST) is still
not widely used. This endangers true progress, as seeming improvements over a
baseline might be statistical flukes, leading follow-up research astray while
wasting human and computational resources. Here, we provide an easy-to-use
package containing different significance tests and utility functions
specifically tailored towards research needs and usability.
- Abstract(参考訳): 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の研究の多くは、実証的な性質を持っています。
しかし、統計的意義試験(SST)はいまだに広く使われていない。
このことは、ベースラインに対する改善が統計的分岐であるように見えるため、人や計算資源を浪費しながら、追跡研究の混乱を招いている。
ここでは,研究ニーズとユーザビリティに特化した,さまざまな重要度テストとユーティリティ機能を含む,使いやすいパッケージを提供する。
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