論文の概要: Finding Multiple Interpretations in Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12277v1
- Date: Wed, 10 Jun 2026 16:17:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.55284
- Title: Finding Multiple Interpretations in Datasets
- Title（参考訳）: データセットにおける複数解釈の探索
- Authors: Matthew Chak, Paul Anderson,
- Abstract要約: 提案手法は, 性能的ペナルティを伴わない制御手法と非常に異なる遺伝子発現を持つ複数のモデルを見出した。
提案手法は,研究されている現象の知見を抽出するために,モデルの全地球的特徴を分析することを目的としている場合,重要であると論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose an approach to finding sets of similar-performing models (in terms of loss/accuracy measurements) with highly different context-aware characteristics. Through experiments on the METABRIC dataset, we show that the proposed method finds multiple models with highly different gene expressions than those found by the control methodology without performance penalties. We argue that the proposed methodology is important whenever one aims to analyze any global characteristic of a model to extract insight into the underlying phenomenon being studied.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 文脈認識特性の異なる類似性能モデル(損失/精度の測定値)の集合を求める手法を提案する。
提案手法は,METABRICデータセットを用いた実験により,性能の低下を伴わない制御手法と非常に異なる遺伝子発現を持つ複数のモデルを見出した。
提案手法は,研究されている現象の知見を抽出するために,モデルの全地球的特徴を分析することを目的としている場合,重要であると論じる。
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