論文の概要: Python Tool for Visualizing Variability of Pareto Fronts over Multiple Runs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08852v1
• Date: Mon, 15 May 2023 17:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 13:19:18.764172
• Title: Python Tool for Visualizing Variability of Pareto Fronts over Multiple Runs
• Title（参考訳）: 複数の実行でパレートフロントの変数を可視化するPythonツール
• Authors: Shuhei Watanabe
• Abstract要約: 経験的達成サーフェスのためのPythonパッケージを開発した。 パッケージはhttps://github.com/nabe0928/empirical-attainment-funcで入手できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperparameter optimization is crucial to achieving high performance in deep learning. On top of the performance, other criteria such as inference time or memory requirement often need to be optimized due to some practical reasons. This motivates research on multi-objective optimization (MOO). However, Pareto fronts of MOO methods are often shown without considering the variability caused by random seeds and this makes the performance stability evaluation difficult. Although there is a concept named empirical attainment surface to enable the visualization with uncertainty over multiple runs, there is no major Python package for empirical attainment surface. We, therefore, develop a Python package for this purpose and describe the usage. The package is available at https://github.com/nabenabe0928/empirical-attainment-func.
• Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化は、ディープラーニングのパフォーマンス向上に不可欠である。 パフォーマンスに加えて、推論時間やメモリ要件などの他の基準は、実用上の理由により、しばしば最適化される必要がある。 これは多目的最適化(moo)の研究を動機付ける。 しかし,無作為種子による変動を考慮せずにmoo法のパレート面を示すことが多く,性能安定性の評価が困難となる。 複数の実行で不確実性のある可視化を可能にする、experimental achievement surfaceという概念があるが、experimental achievement surfaceのための主要なpythonパッケージは存在しない。 そこで我々は,この目的のためにPythonパッケージを開発し,使用法を説明する。 パッケージはhttps://github.com/nabe0928/empirical-attainment-funcで入手できる。

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