日: 2022年10月20日

DigiFace-1M

  • DigiFace-1M: 1 Million Digital Face Images for Face Recognition [25.3]
    最先端の顔認識モデルは、Wildデータセットのラベル付き顔に対して99.8%以上の精度で達成されている。 コンピュータグラフィックスパイプラインを用いてデジタル顔の描画によって得られた顔認識のための大規模合成データセットを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 5 Oct 2022 22:02:48 GMT)
    • 顔認識モデル構築のための合成データセット。プライバシー上の問題がないのが利点でSynFace より高性能なモデル構築が可能とのこと。
      • 特にこのような分野だと主データはSynthetic dataという設定が有効そう
    • リポジトリはmicrosoft/DigiFace1M (github.com)

Can Pretrained Language Models (Yet) Reason Deductively? 

  • Can Pretrained Language Models (Yet) Reason Deductively? [72.9]
    PLMの学習可能な推論能力(明示的推論能力)を総合的に評価する。 本研究の主目的は, PLMがまだ信頼性の高い導出的推論を行うことができないことである。 PLMは人間レベルの推論能力からは程遠いことがわかりました。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 12 Oct 2022 17:44:15 GMT)
    • Pretrained Language Modelを詳細にテスト、演繹的な推論はできていないとの報告。言い換えや否定的な表現への変更などの変更に苦しんでいることが分かる。