論文の概要: CAME: Contrastive Automated Model Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11111v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 01:24:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 19:39:15.930189
• Title: CAME: Contrastive Automated Model Evaluation
• Title（参考訳）: CAME: 対照的な自動モデル評価
• Authors: Ru Peng, Qiuyang Duan, Haobo Wang, Jiachen Ma, Yanbo Jiang, Yongjun Tu, Xiu Jiang, Junbo Zhao
• Abstract要約: 対照的な自動モデル評価(CAME)は、ループにトレーニングセットを含まない新しいAutoEvalフレームワークである。 CAMEは、AutoEvalの新しいSOTA結果を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.879345202312628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Automated Model Evaluation (AutoEval) framework entertains the possibility of evaluating a trained machine learning model without resorting to a labeled testing set. Despite the promise and some decent results, the existing AutoEval methods heavily rely on computing distribution shifts between the unlabelled testing set and the training set. We believe this reliance on the training set becomes another obstacle in shipping this technology to real-world ML development. In this work, we propose Contrastive Automatic Model Evaluation (CAME), a novel AutoEval framework that is rid of involving training set in the loop. The core idea of CAME bases on a theoretical analysis which bonds the model performance with a contrastive loss. Further, with extensive empirical validation, we manage to set up a predictable relationship between the two, simply by deducing on the unlabeled/unseen testing set. The resulting framework CAME establishes a new SOTA results for AutoEval by surpassing prior work significantly.
• Abstract（参考訳）: 自動モデル評価(autoeval)フレームワークは、ラベル付きテストセットに頼ることなく、トレーニングされた機械学習モデルを評価することができる。 約束といくつかの適切な結果にもかかわらず、既存のAutoEvalメソッドは、未実装のテストセットとトレーニングセットの間のコンピューティング分散シフトに大きく依存している。 このトレーニングセットへの依存は、この技術を現実世界のML開発に出荷する上で、もうひとつの障害になると考えています。 本研究では,ループ内のトレーニングセットを除外した新しい自動評価フレームワークである,コントラスト型自動モデル評価(came)を提案する。 CAMEの中核的な考え方は、モデル性能と対照的な損失を結合する理論解析に基づいている。 さらに, 広範な実証検証を行うことで, ラベルなし/見当たらないテストセットをデジェクトすることで, 両者の予測可能な関係を確立することができた。 その結果生まれたフレームワークであるCAMEは、AutoEvalの新しいSOTA結果を確立します。

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