AutoCl：基于模型性能的深度学习分类器自动推荐可视化交互系统
机器学习
2022-02-25 v1
摘要
如今，深度学习（DL）模型正日益应用于各个领域，缺乏技术专长和领域知识的用户难以为其任务找到合适的模型。本文介绍 AutoCl，一个旨在帮助非专家采用合适 DL 分类器的可视化交互推荐系统。我们的系统使用户能够比较使用多种超参数设置训练的多个分类器的性能和表现，并自动推荐具有合适超参数的最佳分类器。我们将 AutoCl 的特性与若干近期 AutoML 系统进行比较，表明它更能帮助非专家选择 DL 分类器。最后，我们使用公开可用数据集展示了图像分类的用例，以体现系统的能力。
引用
@article{arxiv.2202.11928,
title = {AutoCl : A Visual Interactive System for Automatic Deep Learning Classifier Recommendation Based on Models Performance},
author = {Fuad Ahmed and Rubayea Ferdows and Md Rafiqul Islam and Abu Raihan M. Kamal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11928},
year = {2022}
}
备注
This research paper has accepted and presented in The 28th International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV). IW-FCV held fully virtual on February 21-22, 2022. See https://sites.google.com/view/iwfcv2022 for details