論文の概要: Recommendations for Baselines and Benchmarking Approximate Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09849v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 10:11:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 16:02:17.403307
• Title: Recommendations for Baselines and Benchmarking Approximate Gaussian Processes
• Title（参考訳）: ベースラインの勧告と近似ガウス過程のベンチマーク
• Authors: Sebastian W. Ober, Artem Artemev, Marcel Wagenl\"ander, Rudolfs Grobins, Mark van der Wilk
• Abstract要約: 我々は,ユーザがメソッドに何を期待すべきかの仕様に基づいて,GP近似を比較することを推奨する。 本研究では,利用者に選択肢を残さない変奏法を訓練する手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.99022711189259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gaussian processes (GPs) are a mature and widely-used component of the ML toolbox. One of their desirable qualities is automatic hyperparameter selection, which allows for training without user intervention. However, in many realistic settings, approximations are typically needed, which typically do require tuning. We argue that this requirement for tuning complicates evaluation, which has led to a lack of a clear recommendations on which method should be used in which situation. To address this, we make recommendations for comparing GP approximations based on a specification of what a user should expect from a method. In addition, we develop a training procedure for the variational method of Titsias [2009] that leaves no choices to the user, and show that this is a strong baseline that meets our specification. We conclude that benchmarking according to our suggestions gives a clearer view of the current state of the field, and uncovers problems that are still open that future papers should address.
• Abstract（参考訳）: Gaussian Process (GP) はMLツールボックスの成熟した、広く使われているコンポーネントである。 彼らの望ましい特質の1つは、ユーザの介入なしにトレーニングできる自動ハイパーパラメータ選択である。 しかし、多くの現実的な設定では、通常、近似が必要であり、通常はチューニングを必要とする。 このチューニングの要件は評価を複雑にし,どのメソッドをどの状況で使用するべきかという明確な勧告が欠如している,と我々は主張する。 そこで本研究では,ユーザがメソッドに何を期待すべきかの仕様に基づいてgp近似を比較することを推奨する。 さらに,ユーザが選択する選択肢を残さないtitsias[2009]の変分法に関するトレーニング手順を開発し,これが我々の仕様に合致する強力なベースラインであることを示す。 提案によるベンチマークは、この分野の現状をより明確に把握し、今後の論文が解決すべき課題を明らかにするものであると結論付けている。

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