論文の概要: Towards Heterogeneous Long-tailed Learning: Benchmarking, Metrics, and Toolbox

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08235v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:17:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 20:43:55.900366
• Title: Towards Heterogeneous Long-tailed Learning: Benchmarking, Metrics, and Toolbox
• Title（参考訳）: 不均一な長期学習に向けて - ベンチマーク、メトリクス、ツールボックス
• Authors: Haohui Wang, Weijie Guan, Jianpeng Chen, Zi Wang, Dawei Zhou,
• Abstract要約: 長期データ配信は、eコマース、金融、バイオメディカルサイエンス、サイバーセキュリティなど、さまざまな分野に課題をもたらす。 私たちはHeroLTを開発した。HeroLTは18の最先端アルゴリズム、10の評価指標、および6つのタスクと4つのデータモダリティにわたる17の現実世界データセットを統合した、包括的な長期学習ベンチマークだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.202606514025653
• License:
• Abstract: Long-tailed data distributions pose challenges for a variety of domains like e-commerce, finance, biomedical science, and cyber security, where the performance of machine learning models is often dominated by head categories while tail categories are inadequately learned. This work aims to provide a systematic view of long-tailed learning with regard to three pivotal angles: (A1) the characterization of data long-tailedness, (A2) the data complexity of various domains, and (A3) the heterogeneity of emerging tasks. We develop HeroLT, a comprehensive long-tailed learning benchmark integrating 18 state-of-the-art algorithms, 10 evaluation metrics, and 17 real-world datasets across 6 tasks and 4 data modalities. HeroLT with novel angles and extensive experiments (315 in total) enables effective and fair evaluation of newly proposed methods compared with existing baselines on varying dataset types. Finally, we conclude by highlighting the significant applications of long-tailed learning and identifying several promising future directions. For accessibility and reproducibility, we open-source our benchmark HeroLT and corresponding results at https://github.com/SSSKJ/HeroLT.
• Abstract（参考訳）: 長い尾を持つデータ配信は、eコマース、金融、バイオメディカルサイエンス、サイバーセキュリティなど、さまざまな分野に課題をもたらしている。 本研究の目的は、(A1)データの長期性の特徴、(A2)データ領域の複雑さ、(A3)出現するタスクの不均一性である。 私たちはHeroLTを開発した。HeroLTは18の最先端アルゴリズム、10の評価指標、および6つのタスクと4つのデータモダリティにわたる17の現実世界データセットを統合した、包括的な長期学習ベンチマークだ。 新たなアングルと広範囲な実験(計315回)を持つHeroLTは,様々なデータセット型に基づく既存のベースラインと比較して,提案手法の有効かつ公平な評価を可能にする。 最後に,長期学習の重要応用を強調し,将来有望ないくつかの方向を特定する。 アクセシビリティと再現性のために、私たちはHeroLTベンチマークと対応する結果をhttps://github.com/SSSKJ/HeroLTでオープンソース化しました。

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