論文の概要: Long-term Reproducibility for Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04821v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 12:40:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 18:43:33.175768
• Title: Long-term Reproducibility for Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク検索における長期再現性
• Authors: David Towers, Matthew Forshaw, Amir Atapour-Abarghouei, Andrew Stephen McGough
• Abstract要約: バグ修正やメンテナンスには学術的な「工道」は存在しない。 多くの場合、コードは利用できないか、もし利用可能であればバグを含んでいるか、不完全なか、あるいは時代遅れ/時代遅れのライブラリに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.301276597844756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is a sad reflection of modern academia that code is often ignored after publication -- there is no academic 'kudos' for bug fixes / maintenance. Code is often unavailable or, if available, contains bugs, is incomplete, or relies on out-of-date / unavailable libraries. This has a significant impact on reproducibility and general scientific progress. Neural Architecture Search (NAS) is no exception to this, with some prior work in reproducibility. However, we argue that these do not consider long-term reproducibility issues. We therefore propose a checklist for long-term NAS reproducibility. We evaluate our checklist against common NAS approaches along with proposing how we can retrospectively make these approaches more long-term reproducible.
• Abstract（参考訳）: コードは出版後に無視されることが多く、バグ修正やメンテナンスには学術的な「工藤」は存在しないという、現代の学界の悲しい反映です。 コードは多くの場合、利用できないか、バグが含まれているか、不完全なか、最新または未使用のライブラリに依存している。 これは再現性と一般的な科学的進歩に大きな影響を与える。 ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)はその例外ではなく、再現性に関する先行研究である。 しかし, 長期的な再現性は考慮されていない。 そこで我々は,長期NAS再現性チェックリストを提案する。 一般的なNASアプローチに対するチェックリストを評価し、これらのアプローチをより長期的な再現性を高める方法を提案する。

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