論文の概要: MLXP: A framework for conducting replicable Machine Learning eXperiments in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13831v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 14:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 15:08:20.619054
• Title: MLXP: A framework for conducting replicable Machine Learning eXperiments in Python
• Title（参考訳）: MLXP: Pythonで複製可能な機械学習eXperimentsを実行するフレームワーク
• Authors: Michael Arbel, Alexandre Zouaoui
• Abstract要約: MLXPはPythonをベースとした,オープンソースの,シンプルで,軽量な実験管理ツールである。 実験プロセスを最小限のオーバーヘッドで合理化し、高いレベルの実践的オーバーヘッドを確保します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.22547130430371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Replicability in machine learning (ML) research is increasingly concerning due to the utilization of complex non-deterministic algorithms and the dependence on numerous hyper-parameter choices, such as model architecture and training datasets. Ensuring reproducible and replicable results is crucial for advancing the field, yet often requires significant technical effort to conduct systematic and well-organized experiments that yield robust conclusions. Several tools have been developed to facilitate experiment management and enhance reproducibility; however, they often introduce complexity that hinders adoption within the research community, despite being well-handled in industrial settings. To address the challenge of low adoption, we propose MLXP, an open-source, simple, and lightweight experiment management tool based on Python, available at https://github.com/inria-thoth/mlxp . MLXP streamlines the experimental process with minimal practitioner overhead while ensuring a high level of reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)研究の再現性は、複雑な非決定論的アルゴリズムの利用と、モデルアーキテクチャやトレーニングデータセットなどの多くのハイパーパラメータ選択への依存により、ますます懸念されている。 再現性と複製性のある結果の確保は、この分野を前進させるには不可欠であるが、堅牢な結論を得るための体系的かつよく組織された実験を行うためには、重要な技術的努力を必要とすることが多い。 実験管理と再現性を高めるためにいくつかのツールが開発されているが、工業環境ではうまく処理されているにもかかわらず、研究コミュニティでは採用を妨げる複雑さがしばしば導入されている。 低採用の課題に対処するため、オープンソースでシンプルで軽量なPythonベースの実験管理ツールであるMLXPがhttps://github.com/inria-thoth/mlxp で公開されている。 MLXPは、高い再現性を確保しながら、最小限のオーバーヘッドで実験プロセスを合理化します。

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