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氛围：一个视觉分析工作流程，用于子组级别CVML模型的语义错误分析
有效的错误分析对于成功开发和部署CVML模型至关重要。理解模型错误的一种方法是总结误差样本的共同特征。在利用非结构化，复杂数据（例如图像）的任务中，这可能尤其具有挑战性，而模式并不总是显而易见的。另一种方法是分析跨预定义类别的错误分布，这要求分析师提前假设潜在的错误原因。形成此类假设，无需访问明确的标签或注释，因此很难……
来源:Apple机器学习研究有效的错误分析对于成功开发和部署CVML模型至关重要。理解模型错误的一种方法是总结误差样本的共同特征。在利用非结构化，复杂数据（例如图像）的任务中，这可能尤其具有挑战性，而模式并不总是显而易见的。另一种方法是分析跨预定义类别的错误分布，这要求分析师提前假设潜在的错误原因。在不访问明确标签或注释的情况下形成此类假设使得很难隔离有意义的子组或模式，但是，由于分析师必须依靠手动检查，先前的专业知识或直觉。缺乏结构化的指导会阻碍对模型失败的地方的全面理解。为了应对这些挑战，我们引入了Vibe，这是一个语义错误分析工作流程，旨在确定计算机视觉和机器学习（CVML）模型在亚组级别的何处以及为什么在标签或注释不可用的情况下失败。 Vibe结合了一些核心功能，以增强错误分析：语义亚组生成，语义摘要，候选问题提案，语义概念搜索和交互式亚组分析。通过利用大型基础模型（例如剪辑和GPT-4）以及视觉分析，Vibe使开发人员能够在语义上解释和分析CVML模型误差。这种交互式工作流程有助于通过亚组发现来识别错误，通过自动生成的亚组摘要和建议的问题支持假设产生，并通过语义概念搜索和比较分析允许假设验证。通过三种不同的CVML任务和深入的专家访谈，我们演示了氛围如何帮助错误理解和分析。