日: 2022年6月29日

Scalable Neural Data Server

  • Scalable Neural Data Server: A Data Recommender for Transfer Learning [70.1]
    転送学習は、下流のパフォーマンスを改善するために追加データを活用する一般的な戦略である。 Nerve Data Server (NDS)は、特定の下流タスクに関連するデータを推奨する検索エンジンで、この問題に対処するためにこれまで提案されていた。 NDSは、データソースでトレーニングされた専門家の混合物を使用して、各ソースと下流タスクの類似性を推定する。 SNDSは、中間データセットに近接して、データソースと下流タスクの両方を表現します。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 19 Jun 2022 12:07:32 GMT)
    • より良く学習可能なデータをレコメンデーションする手法の提案。
    • （当然ではあるが）データの価値はそれぞれ異なっているので重要なアプローチ。

テキストバックドア攻撃の防御ツールキットOpenBackdoor 

  • A Unified Evaluation of Textual Backdoor Learning: Frameworks and Benchmarks [72.7]
    我々は,テキストバックドア学習の実装と評価を促進するオープンソースツールキットOpenBackdoorを開発した。 また,単純なクラスタリングに基づく防御ベースラインであるCUBEを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 17 Jun 2022 02:29:23 GMT)
    • バックドア攻撃（データセット、事前学習モデル、ファインチューニング後のモデル）を整理、ツールキットを開発し、防御手法CUBE（ClUstering-based poisoned sample filtering for Backdoor-freE trainingを）提案。
      • CUBEはデータセットのクラスタリングを行い主要なクラスタを残すアプローチ。攻撃用のデータはそれ以外に比べて少ない事を仮定・利用している。
    • リポジトリはGitHub – thunlp/OpenBackdoor: An open-source toolkit for textual backdoor attack and defense