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New guidance for using t-SNE:Alternative defaults,hyperparameter selection automation,and comparative evaluation

Visual Informatics 2022年第2期6卷 87-97页

作者： Robert Gove Lucas Cadalzo Nicholas Leiby jedediah m.singer Alexander Zaitzeff Two Six Technologies USA

We present new guidelines for choosing hyperparameters for t-SNE and an evaluation comparing these guidelines to current *** guidelines include a proposed empirically optimum guideline derived from a t-SNE hyperparameter grid search over a large collection of data *** also introduce a new method to featurize data sets using graph-based metrics called scagnostics;we use these features to train a neural network that predicts optimal t-SNE hyperparameters for the respective data *** neural network has the potential to simplify the use of t-SNE by removing guesswork about which hyperparameters will produce the best *** evaluate and compare our neural network-derived and empirically optimum hyperparameters to several other t-SNE hyperparameter guidelines from the literature on 68 data *** hyperparameters predicted by our neural network yield embeddings with similar accuracy as the best current t-SNE *** our empirically optimum hyperparameters is simpler than following previously published guidelines but yields more accurate embeddings,in some cases by a statistically significant *** find that the useful ranges for t-SNE hyperparameters are narrower and include smaller values than previously reported in the ***,we also quantify the potential for future improvements in this area:using data from a grid search of t-SNE hyperparameters we find that an optimal selection method could improve embedding accuracy by up to two percentage points over the methods examined in this paper.

关键词： Dimensionality reduction machine learning t-SNE

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