論文の概要: Statistical Uncertainty Quantification for Aggregate Performance Metrics in Machine Learning Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04234v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 02:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:56:29.719317
• Title: Statistical Uncertainty Quantification for Aggregate Performance Metrics in Machine Learning Benchmarks
• Title（参考訳）: 機械学習ベンチマークにおける集約性能指標の統計的不確実性定量化
• Authors: Rachel Longjohn, Giri Gopalan, Emily Casleton,
• Abstract要約: 複数のタスクにまたがって集約されたメトリクスの不確かさを定量化するために,統計的手法がいかに用いられるかを示す。 これらの技術は、全体的なパフォーマンスが劣っているにもかかわらず、特定のタスクに対する特定のモデルの優位性のような洞察を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Modern artificial intelligence is supported by machine learning models (e.g., foundation models) that are pretrained on a massive data corpus and then adapted to solve a variety of downstream tasks. To summarize performance across multiple tasks, evaluation metrics are often aggregated into a summary metric, e.g., average accuracy across 10 question-answering tasks. When aggregating evaluation metrics, it is useful to incorporate uncertainty in the aggregate metric in order to gain a more realistic understanding of model performance. Our objective in this work is to demonstrate how statistical methodology can be used for quantifying uncertainty in metrics that have been aggregated across multiple tasks. The methods we emphasize are bootstrapping, Bayesian hierarchical (i.e., multilevel) modeling, and the visualization of task weightings that consider standard errors. These techniques reveal insights such as the dominance of a specific model for certain types of tasks despite an overall poor performance. We use a popular ML benchmark, the Visual Task Adaptation Benchmark (VTAB), to demonstrate the usefulness of our approaches.
• Abstract（参考訳）: 現代の人工知能は、巨大なデータコーパスで事前訓練された機械学習モデル(ファンデーションモデルなど)によってサポートされ、さまざまな下流タスクの解決に適応する。 複数のタスクにまたがるパフォーマンスを要約するために、評価指標は、例えば10の質問応答タスクの平均精度など、サマリメトリックに集約されることが多い。 評価指標を集約する場合、モデル性能のより現実的な理解を得るために、集計指標に不確実性を組み込むことが有用である。 本研究の目的は,複数のタスクにまたがって集約されたメトリクスにおける不確実性を定量化するために,統計的方法論をどのように利用できるかを実証することである。 私たちが強調する手法は、ブートストラップ、ベイジアン階層的(マルチレベル)モデリング、および標準エラーを考慮したタスク重み付けの可視化である。 これらの技術は、全体的なパフォーマンスが劣っているにもかかわらず、特定のタスクに対する特定のモデルの優位性のような洞察を浮き彫りにする。 一般的なMLベンチマークであるVisual Task Adaptation Benchmark(VTAB)を使用して、アプローチの有用性を実証しています。

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