强化版的特征交互：关于机器学习模型的组合
软件工程
2021-05-14 v1 机器学习
摘要
缺乏规范说明是传统软件工程与机器学习之间的一个关键区别。我们讨论了它如何剧烈影响我们对系统设计的分而治之方法的思考，以及它如何影响复用、测试与调试活动。传统上，规范说明为组合推理以及我们如何从组件构建大型复杂系统的分而治之策略提供了基石，但对于机器学习得到的组件而言，这些难以获得。尽管缺乏规范说明初看起来像是一个根本性的新问题，但事实上软件工程师在实践中经常处理不靠谱的规范说明：我们面对弱的规范说明、错误的规范说明，以及组件及其规范说明之间未预期的交互。机器学习可能将我们推得更远，但这些问题并非根本上是新的。从特征交互问题的视角重新思考机器学习模型组合，我们甚至可能从中得到如何推进的一两点启示，包括集成测试、需求工程与设计的重要性。
引用
@article{arxiv.2105.06449,
title = {Feature Interactions on Steroids: On the Composition of ML Models},
author = {Christian Kästner and Eunsuk Kang and Sven Apel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.06449},
year = {2021}
}