論文の概要: AutoSlicer: Scalable Automated Data Slicing for ML Model Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09032v1
• Date: Sun, 18 Dec 2022 07:49:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 18:54:12.824813
• Title: AutoSlicer: Scalable Automated Data Slicing for ML Model Analysis
• Title（参考訳）: AutoSlicer:MLモデル解析のためのスケーラブルな自動データスライシング
• Authors: Zifan Liu and Evan Rosen and Paul Suganthan G. C
• Abstract要約: 本稿では,分散メトリクス計算と仮説テストにより問題スライスを探索するスケーラブルなシステムであるAutoslicerを提案する。 実験では,探索空間のごく一部を検査することで,異常なスライスの大部分を探索戦略が発見できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3446830960153555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated slicing aims to identify subsets of evaluation data where a trained model performs anomalously. This is an important problem for machine learning pipelines in production since it plays a key role in model debugging and comparison, as well as the diagnosis of fairness issues. Scalability has become a critical requirement for any automated slicing system due to the large search space of possible slices and the growing scale of data. We present Autoslicer, a scalable system that searches for problematic slices through distributed metric computation and hypothesis testing. We develop an efficient strategy that reduces the search space through pruning and prioritization. In the experiments, we show that our search strategy finds most of the anomalous slices by inspecting a small portion of the search space.
• Abstract（参考訳）: 自動スライシングは、トレーニングされたモデルが異常に実行する評価データのサブセットを特定することを目的としている。 これは、モデルデバッギングと比較において重要な役割を果たすとともに、公平性の問題の診断を行うため、本番環境での機械学習パイプラインにとって重要な問題である。 スライス可能な大きな検索スペースと拡大するデータ量のために、自動スライシングシステムにとってスケーラビリティは重要な要件となっている。 本稿では,分散メトリクス計算と仮説テストにより問題スライスを探索するスケーラブルなシステムAutoslicerを提案する。 我々はプルーニングと優先順位付けによって検索空間を削減できる効率的な戦略を開発する。 実験では,探索空間のごく一部を検査することで,異常なスライスの大部分を探索戦略が発見できることを示した。

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