11:32arXiv cs.LG@Luca Thale-Bombien, Jan Ewald, Ralf König, Aaron Klein精选BBOmix 是首个针对真实生物数据的无监督表示学习超参数优化(HPO)开源表格基准。它包含来自 TCGA 和 SCHC 数据集的 105,000 次评估,涵盖四种自编码器架构和七种多组学模态。该基准量化了重建损失与下游任务性能之间的相关性,并评估了多种 HPO 方法,为无监督生物表示学习研究建立了严格基线。论文超参数优化自编码器生物信息学组学数据基准测试推荐理由:做生物信息学或组学数据降维的团队,终于有了一个标准化的 HPO 测试场——BBOmix 帮你省去从头调参的试错成本,做自编码器研究的可以直接用它验证方法。原文