論文の概要: A Static Analysis of Informed Down-Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01978v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 00:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 20:17:10.420203
• Title: A Static Analysis of Informed Down-Samples
• Title（参考訳）: インフォームドダウンサンプルの静的解析
• Authors: Ryan Boldi, Alexander Lalejini, Thomas Helmuth, Lee Spector
• Abstract要約: 遺伝子プログラミングの第1世代における記録された個体群と、完全に合成された個体群について検討した。 両形態のダウンサンプリングは, ダウンサンプリングを伴わない通常のレキシケース選択よりも, テストカバレッジの損失が大きくなることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an analysis of the loss of population-level test coverage induced by different down-sampling strategies when combined with lexicase selection. We study recorded populations from the first generation of genetic programming runs, as well as entirely synthetic populations. Our findings verify the hypothesis that informed down-sampling better maintains population-level test coverage when compared to random down-sampling. Additionally, we show that both forms of down-sampling cause greater test coverage loss than standard lexicase selection with no down-sampling. However, given more information about the population, we found that informed down-sampling can further reduce its test coverage loss. We also recommend wider adoption of the static population analyses we present in this work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レキシケース選択と組み合わせたダウンサンプリング戦略によって生じる集団レベルのテストカバレッジの損失について分析する。 本研究は,第1世代の遺伝的プログラミング・ランの個体群と,全合成個体群について記録した。 本研究は,ダウンサンプリングがランダムダウンサンプリングと比較して集団レベルのテストカバレッジを良好に維持する仮説を検証した。 さらに,どちらのダウンサンプリングも,ダウンサンプリングを伴わない標準レキシケース選択よりもテストカバレッジの損失が大きいことを示した。 しかし、人口に関するさらなる情報を考えると、インフォームドダウンサンプリングはテストカバレッジの損失をさらに減らすことができることがわかった。 また,本研究における静的集団分析を広く採用することを推奨する。

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