文献

J-GLOBAL ID：202002237367366751   整理番号：20A0852067

神経ヒープと弱いベースラインに対する比較【JST・京大機械翻訳】

The Neural Hype and Comparisons Against Weak Baselines

著者 (1件)： Lin Jimmy (University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada)
資料名： Journal of Energetic Materials  (Journal of Energetic Materials)
巻： 52  号： 2  ページ： 40-51  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5725A  ISSN： 0737-0652  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,機械学習コミュニティは自己反射のモーメントで使用されている。ICLR2018,Sculleyら[13]における広く議論された論文において,「経験的進歩の速度は,全体として現場を横切る経験的硬直のレベルにおける一貫した増加によって一致しない」ことを観察した。それらの主要な訴えは,典型的には「与えられたタスクまたはベンチマークに関する以前の方法を提案している」ということを意味する「ウィンを強調する研究と出版文化」の開発である。このことは,多くの視覚およびNLPタスクに対して,「リーダーボードチャージング」という可能性があり,これはメタファではない。増分的な進歩を追跡し,5番目の十分位まで,数年にわたって持続しているリliter的に集中化されたリーダボード1があり,何百ものエントリーを蓄積している。Sculleyらは,「科学の目標は,知識ではないが,知識」であることを再考している。今日,科学企業の構造(圧力,進歩のペースなど)は,「winニング」と「良い科学」を完全には整列していないことを意味している。そのために,それらは,ニューラルネットワークにおける最近の進歩が,より良いハイパーパラメータ最適化のようなmundane問題に非常によく起因することを示す多くの論文を引用する。多くの結果は再現できず,いくつかの観測された改善は雑音の可能性がある。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ヒープ ,  視覚 ,  ニューラルネットワーク ,  基準線 ,  モーメント ,  メタファ ,  集中化 ,  最適化 ,  ベンチマーク ,  雑音
準シソーラス用語： ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 神経 ,  ヒープ ,  ベースライン