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- Measuring Causal Effects of Data Statistics on Language Model’s `Factual’ Predictions [59.3]
大量のトレーニングデータが、最先端のNLPモデルの高性能化の大きな理由の1つである。 トレーニングデータがどのように予測に影響を及ぼすかを記述するための言語を,因果的フレームワークを通じて提供する。 我々のフレームワークは、高価なモデルの再訓練の必要性を回避し、観測データのみに基づいて因果効果を推定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 28 Jul 2022 17:36:24 GMT)- 言語モデルにおいて[MASK]の中を共起関係（相関）で予測しているのか、意味的な背景があって予測しているのかは不明瞭である。因果推論のフレームワークで妥当に推測ができているの確認可能という報告。
- ALBench: A Framework for Evaluating Active Learning in Object Detection [102.8]
本稿では、オブジェクト検出におけるアクティブラーニングを評価するために、ALBenchという名前のアクティブラーニングベンチマークフレームワークをコントリビュートする。 自動深層モデルトレーニングシステム上で開発されたこのALBenchフレームワークは、使いやすく、さまざまなアクティブな学習アルゴリズムと互換性があり、同じトレーニングおよびテストプロトコルを保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Jul 2022 07:46:23 GMT)
- Just Rotate it: Deploying Backdoor Attacks via Rotation Transformation [48.2]
回転に基づく画像変換により,高い効率のバックドアを容易に挿入できることが判明した。 私たちの研究は、バックドア攻撃のための、新しく、シンプルで、物理的に実現可能で、非常に効果的なベクターに焦点を当てています。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Jul 2022 00:21:18 GMT)