論文の概要: Efficient and Robust Bayesian Selection of Hyperparameters in Dimension Reduction for Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00357v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 05:36:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 18:10:57.585057
• Title: Efficient and Robust Bayesian Selection of Hyperparameters in Dimension Reduction for Visualization
• Title（参考訳）: 可視化のための次元削減のための高パラメータの効率的かつロバストなベイズ選択
• Authors: Yin-Ting Liao, Hengrui Luo, Anna Ma
• Abstract要約: 本稿では,次元減少(DR)アルゴリズムにおけるハイパーパラメータ選択のための,効率的かつ堅牢な自動チューニングフレームワークを提案する。 提案手法により,多目的トレードオフを用いた効率的なハイパーパラメータ選択が可能となり,データ駆動分析が可能となった。 我々は,複数の品質指標を用いて,様々な合成および実世界のデータセットを用いて評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an efficient and robust auto-tuning framework for hyperparameter selection in dimension reduction (DR) algorithms, focusing on large-scale datasets and arbitrary performance metrics. By leveraging Bayesian optimization (BO) with a surrogate model, our approach enables efficient hyperparameter selection with multi-objective trade-offs and allows us to perform data-driven sensitivity analysis. By incorporating normalization and subsampling, the proposed framework demonstrates versatility and efficiency, as shown in applications to visualization techniques such as t-SNE and UMAP. We evaluate our results on various synthetic and real-world datasets using multiple quality metrics, providing a robust and efficient solution for hyperparameter selection in DR algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模データセットと任意のパフォーマンス指標に着目した,次元縮小(DR)アルゴリズムにおけるハイパーパラメータ選択のための効率的で堅牢な自動チューニングフレームワークを提案する。 ベイズ最適化(bo)をサーロゲートモデルで活用することにより,マルチ目的トレードオフを用いた効率的なハイパーパラメータ選択を可能にし,データ駆動型感度解析を可能にする。 正規化とサブサンプリングを取り入れることで,t-SNE や UMAP などの可視化技術に適用できるような,汎用性と効率性を示す。 DRアルゴリズムにおける高パラメータ選択のための頑健かつ効率的なソリューションを提供するため,複数の品質指標を用いた各種合成および実世界のデータセットについて評価を行った。

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