論文の概要: InsightBoard: An Interactive Multi-Metric Visualization and Fairness Analysis Plugin for TensorBoard
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03323v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 17:35:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.511584
- Title: InsightBoard: An Interactive Multi-Metric Visualization and Fairness Analysis Plugin for TensorBoard
- Title（参考訳）: InsightBoard: TensorBoard用のインタラクティブなマルチメトリック可視化とフェアネス分析プラグイン
- Authors: Ray Zeyao Chen, Christan Grant,
- Abstract要約: InsightBoardは,同期型マルチメトリック可視化とサブグループ診断を統合インターフェースで統合するプラグインである。
トレーニング中に公平性診断を利用可能にすることで、InsightBoardは、既存のトレーニングパイプラインを変更したり、追加のデータストアを導入することなく、より詳細なモデルインスペクションをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.409008933025072
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern machine learning systems deployed in safety-critical domains require visibility not only into aggregate performance but also into how training dynamics affect subgroup fairness over time. Existing training dashboards primarily support single-metric monitoring and offer limited support for examining relationships between heterogeneous metrics or diagnosing subgroup disparities during training. We present InsightBoard, an interactive TensorBoard plugin that integrates synchronized multi-metric visualization with slice-based fairness diagnostics in a unified interface. InsightBoard enables practitioners to jointly inspect training dynamics, performance metrics, and subgroup disparities through linked multi-view plots, correlation analysis, and standard group fairness indicators computed over user-defined slices. Through case studies with YOLOX on the BDD100k dataset, we demonstrate that models achieving strong aggregate performance can still exhibit substantial demographic and environmental disparities that remain hidden under conventional monitoring. By making fairness diagnostics available during training, InsightBoard supports earlier, more informed model inspection without modifying existing training pipelines or introducing additional data stores.
- Abstract（参考訳）: 安全クリティカルなドメインにデプロイされた現代の機械学習システムは、集約パフォーマンスだけでなく、トレーニングのダイナミクスが時間の経過とともにサブグループフェアネスにどのように影響するかについても可視性を必要とする。
既存のトレーニングダッシュボードは、主にシングルメトリックモニタリングをサポートし、不均一なメトリクス間の関係を調べたり、トレーニング中にサブグループの格差を診断するための限定的なサポートを提供する。
本稿では,対話型TensorBoardプラグインであるInsightBoardについて紹介する。
InsightBoardは、ユーザ定義スライス上で計算されたマルチビュープロット、相関分析、標準グループフェアネスインジケータを通じて、トレーニングダイナミクス、パフォーマンスメトリクス、サブグループ格差を共同で検査することを可能にする。
BDD100kデータセット上のYOLOXを用いたケーススタディを通じて、強力な集約性能を達成するモデルが、従来型の監視下で隠されたままのかなりの人口動態と環境格差を示すことを示した。
トレーニング中に公平性診断を利用可能にすることで、InsightBoardは、既存のトレーニングパイプラインを変更したり、追加のデータストアを導入することなく、より詳細なモデルインスペクションをサポートする。
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