論文の概要: Mind the Gap: Measuring Generalization Performance Across Multiple Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04183v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 10:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:09:40.492454
• Title: Mind the Gap: Measuring Generalization Performance Across Multiple Objectives
• Title（参考訳）: Mind the Gap: 複数の目的にまたがる一般化パフォーマンスの測定
• Authors: Matthias Feurer, Katharina Eggensperger, Edward Bergman, Florian Pfisterer, Bernd Bischl, Frank Hutter
• Abstract要約: 本稿では,MHPO法の一般化性能を計測できる新しい評価プロトコルを提案する。 また,2つの最適化実験を比較する能力についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.889018459046316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern machine learning models are often constructed taking into account multiple objectives, e.g., to minimize inference time while also maximizing accuracy. Multi-objective hyperparameter optimization (MHPO) algorithms return such candidate models and the approximation of the Pareto front is used to assess their performance. However, when estimating generalization performance of an approximation of a Pareto front found on a validation set by computing the performance of the individual models on the test set, models might no longer be Pareto-optimal. This makes it unclear how to measure performance. To resolve this, we provide a novel evaluation protocol that allows measuring the generalization performance of MHPO methods and to study its capabilities for comparing two optimization experiments.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習モデルは、例えば推論時間を最小化し、精度を最大化するために、複数の目的を考慮してしばしば構築される。 多目的ハイパーパラメータ最適化(MHPO)アルゴリズムはそのような候補モデルを返却し、パレートフロントの近似を用いてそれらの性能を評価する。 しかしながら、テストセット上の個々のモデルのパフォーマンスを計算することによって検証セットにあるパレートフロントの近似の一般化性能を推定する場合、モデルはパレート最適ではないかもしれない。 これにより、パフォーマンスの計測方法が明確になる。 そこで本研究では, MHPO法の一般化性能を計測し, 2つの最適化実験を比較する能力について検討する新しい評価プロトコルを提案する。

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