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LLP-Bench: A Large Scale Tabular Benchmark for Learning from Label Proportions


Kernkonzepte
Fehlende große tabellarische LLP-Benchmark adressiert.
Zusammenfassung
Inhalt: Einführung in das Lernen aus Label-Proportionen (LLP) Mangel an großem tabellarischem LLP-Benchmark Erstellung von LLP-Bench mit 70 Datensätzen Analyse von LLP-Datensätzen und Leistung von 9 Techniken LLP in Bild- und tabellarischen Datensätzen LLP in der Privatsphäre und Anwendungen LLP-Techniken auf Bild- und tabellarischen Datensätzen LLP-Bench: Datensätze, Metriken und Leistung Baseline-Methoden und Bewertung auf LLP-Bench Analyse von Baselines und Datensätzen Limitationen und zukünftige Arbeit
Statistiken
In der Aufgabe des Lernens aus Label-Proportionen (LLP) werden Modelle auf Gruppen von Instanzen trainiert. LLP-Bench umfasst 70 Datensätze aus Criteo CTR und Criteo Sponsored Search Conversion Logs. Es werden vier Metriken zur Charakterisierung und Quantifizierung der Schwierigkeit eines LLP-Datensatzes vorgeschlagen.
Zitate
"LLP-Bench ist der erste große tabellarische LLP-Benchmark mit einer umfangreichen Vielfalt an Datensätzen."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Anand Brahmb... bei arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.10096.pdf
LLP-Bench

Tiefere Untersuchungen

Wie könnte die Vielfalt der Datensätze in LLP-Bench die Entwicklung neuer LLP-Techniken beeinflussen?

Die Vielfalt der Datensätze in LLP-Bench kann die Entwicklung neuer LLP-Techniken auf verschiedene Weisen beeinflussen. Durch die Bereitstellung einer breiten Palette von tabellarischen LLP-Datensätzen aus verschiedenen Quellen und mit unterschiedlichen Merkmalen ermöglicht LLP-Bench eine umfassende Bewertung von Techniken auf unterschiedlichen Szenarien. Dies kann dazu beitragen, dass neue Techniken robuster und vielseitiger werden, da sie auf eine Vielzahl von Datensätzen angewendet und getestet werden können. Die Vielfalt der Datensätze kann auch dazu beitragen, dass neue Techniken spezifischer auf bestimmte Arten von Daten oder Problemstellungen zugeschnitten werden, da Entwickler durch die unterschiedlichen Datensätze verschiedene Anforderungen und Herausforderungen kennenlernen.

Welche Auswirkungen könnten die unterschiedlichen Metriken auf die Leistung der Baselines haben?

Die unterschiedlichen Metriken, wie z.B. MeanBagSize, LabelPropStdev und InterIntraRatio, können verschiedene Aspekte der Datensätze und deren Schwierigkeitsgrad widerspiegeln, was sich wiederum auf die Leistung der Baselines auswirken kann. Zum Beispiel kann eine hohe Standardabweichung der Label-Proportionen (LabelPropStdev) darauf hindeuten, dass die Datensätze eine Vielzahl von Labelverteilungen aufweisen, was die Modellierung erschweren kann. Eine hohe InterIntraRatio kann darauf hindeuten, dass die Instanzen innerhalb der Taschen stark voneinander abweichen, was die Vorhersage erschweren kann. Baselines, die auf aggregierten Daten trainiert werden, könnten auf Datensätzen mit bestimmten Metriken besser oder schlechter abschneiden, abhängig davon, wie gut sie mit den spezifischen Herausforderungen umgehen können, die durch diese Metriken repräsentiert werden.

Inwiefern könnte die Analyse von Ausreißern in den Datensätzen zu neuen Erkenntnissen führen?

Die Analyse von Ausreißern in den Datensätzen kann zu neuen Erkenntnissen führen, indem sie Einblicke in unerwartete Muster oder Anomalien in den Daten liefert. Durch die Identifizierung und Untersuchung von Ausreißern können Forscher verstehen, warum bestimmte Datensätze oder Modelle möglicherweise schlechter abschneiden als andere. Dies kann dazu beitragen, Schwachstellen in den Baselines oder in den Datensätzen selbst aufzudecken und Verbesserungen vorzuschlagen. Darüber hinaus können Ausreißeranalysen dazu beitragen, neue Forschungsfragen aufzuwerfen und die Entwicklung neuer Techniken voranzutreiben, um mit den spezifischen Herausforderungen umzugehen, die durch Ausreißer in den Datensätzen dargestellt werden.
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