論文の概要: ART: Actually Robust Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16285v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 06:30:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 14:55:17.145798
- Title: ART: Actually Robust Training
- Title（参考訳）: ART: 実際にロバストトレーニング
- Authors: Sebastian Chwilczyński, Kacper Trębacz, Karol Cyganik, Mateusz Małecki, Dariusz Brzezinski,
- Abstract要約: Artは、ディープラーニングパイプラインを開発しながら、ルールと標準を自動的に強制するように設計されたPythonライブラリである。
アートは、モデル開発を複雑さを増大させる一連の小さなステップに分割し、それぞれがプロセスの解釈可能性と堅牢性を改善する検証チェックで結論付けます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9751737916200892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current interest in deep learning captures the attention of many programmers and researchers. Unfortunately, the lack of a unified schema for developing deep learning models results in methodological inconsistencies, unclear documentation, and problems with reproducibility. Some guidelines have been proposed, yet currently, they lack practical implementations. Furthermore, neural network training often takes on the form of trial and error, lacking a structured and thoughtful process. To alleviate these issues, in this paper, we introduce Art, a Python library designed to help automatically impose rules and standards while developing deep learning pipelines. Art divides model development into a series of smaller steps of increasing complexity, each concluded with a validation check improving the interpretability and robustness of the process. The current version of Art comes equipped with nine predefined steps inspired by Andrej Karpathy's Recipe for Training Neural Networks, a visualization dashboard, and integration with loggers such as Neptune. The code related to this paper is available at: https://github.com/SebChw/Actually-Robust-Training.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングへの関心は、多くのプログラマや研究者の注目を集めている。
残念ながら、ディープラーニングモデルを開発するための統一スキーマが欠如していることは、方法論上の矛盾、不明瞭なドキュメント、再現性の問題をもたらす。
いくつかのガイドラインは提案されているが、現在は実践的な実装が欠けている。
さらに、ニューラルネットワークのトレーニングは、しばしば試行錯誤の形で行われ、構造化された思慮深いプロセスが欠如している。
本稿では,これらの問題を緩和するために,ディープラーニングパイプラインを開発しながらルールや標準を自動的に適用するように設計されたPythonライブラリであるArtを紹介する。
アートは、モデル開発を複雑さを増大させる一連の小さなステップに分割し、それぞれがプロセスの解釈可能性と堅牢性を改善する検証チェックで結論付けます。
現在のバージョンのArtには、Andrej Karpathy氏のRecipe for Training Neural Networksにインスパイアされた9つの事前定義されたステップ、視覚化ダッシュボード、Neptuneなどのログとの統合が含まれている。
この論文に関連するコードは、https://github.com/SebChw/Actually-Robust-Training.comで公開されている。
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