論文の概要: Benchmark Data Repositories for Better Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24100v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 16:30:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:44.455418
• Title: Benchmark Data Repositories for Better Benchmarking
• Title（参考訳）: ベンチマークデータリポジトリによるベンチマーク改善
• Authors: Rachel Longjohn, Markelle Kelly, Sameer Singh, Padhraic Smyth,
• Abstract要約: 機械学習の研究では、ベンチマークデータセットのパフォーマンスを通じてアルゴリズムを評価することが一般的である。 我々は、これらの$textitbenchmarkデータレポジトリの状況と、ベンチマークを改善する上で彼らが果たす役割を分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.15831504718431
• License:
• Abstract: In machine learning research, it is common to evaluate algorithms via their performance on standard benchmark datasets. While a growing body of work establishes guidelines for -- and levies criticisms at -- data and benchmarking practices in machine learning, comparatively less attention has been paid to the data repositories where these datasets are stored, documented, and shared. In this paper, we analyze the landscape of these $\textit{benchmark data repositories}$ and the role they can play in improving benchmarking. This role includes addressing issues with both datasets themselves (e.g., representational harms, construct validity) and the manner in which evaluation is carried out using such datasets (e.g., overemphasis on a few datasets and metrics, lack of reproducibility). To this end, we identify and discuss a set of considerations surrounding the design and use of benchmark data repositories, with a focus on improving benchmarking practices in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の研究では、標準的なベンチマークデータセットのパフォーマンスを通じてアルゴリズムを評価することが一般的である。 増え続ける作業組織は、機械学習におけるデータとベンチマークのプラクティスに関する -- 批判のガイドラインを確立しつつ、これらのデータセットが保存され、ドキュメント化され、共有されるデータリポジトリには、比較的注意が払われていない。 本稿では、これらの$\textit{benchmark data repository}$とそのベンチマーク改善における役割について分析する。 この役割には、データセット自体(例:表現上の害、構成上の妥当性)と、そのようなデータセット(例:少数のデータセットとメトリクスの過度の強調、再現性の欠如)を使用して評価を行う方法の両方の問題に対処することが含まれる。 この目的のために、機械学習におけるベンチマークの実践を改善することに焦点を当て、ベンチマークデータレポジトリの設計と使用に関する一連の考慮事項を特定し、議論する。

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