日: 2022年7月11日

Transfer Learningとバイアス

  • When does Bias Transfer in Transfer Learning? [89.2]
    トランスファーラーニングを使用して、トレーニング済みの”ソースモデル”を下流の”ターゲットタスク”に適応させることで、ダウンサイドのないように見えるパフォーマンスを劇的に向上させることができる。 結局のところ、バイアス伝達や、モデルがターゲットクラスに適応した後でも、ソースモデルのバイアスが持続する傾向というマイナス面が存在することを実証する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 6 Jul 2022 17:58:07 GMT)
    • バイアスがかかった事前学習モデルをTransfer Learningで利用した場合、データセットにバイアスが無くても、最終的なモデルにバイアスが発生するとの報告。危険性を認識しておく必要がある。
    • リポジトリはGitHub – MadryLab/bias-transfer

長文要約のサーベイ

  • An Empirical Survey on Long Document Summarization: Datasets, Models and Metrics [33.7]
    本稿では,長い文書要約研究の概要について概説する。 我々は、現在の研究の進展に対する視点を広げるために、実証分析を行う。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 3 Jul 2022 02:57:22 GMT)