論文の概要: Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09030v1
• Date: Sun, 18 Oct 2020 16:55:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 03:48:10.790101
• Title: Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor Representations
• Title（参考訳）: k近傍表現を用いたモデル動作の説明と改善
• Authors: Nazneen Fatema Rajani, Ben Krause, Wengpeng Yin, Tong Niu, Richard Socher, Caiming Xiong
• Abstract要約: モデルの予測に責任のあるトレーニング例を特定するために, k 近傍表現を提案する。 我々は,kNN表現が学習した素因関係を明らかにするのに有効であることを示す。 以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.24850861390196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretability techniques in NLP have mainly focused on understanding individual predictions using attention visualization or gradient-based saliency maps over tokens. We propose using k nearest neighbor (kNN) representations to identify training examples responsible for a model's predictions and obtain a corpus-level understanding of the model's behavior. Apart from interpretability, we show that kNN representations are effective at uncovering learned spurious associations, identifying mislabeled examples, and improving the fine-tuned model's performance. We focus on Natural Language Inference (NLI) as a case study and experiment with multiple datasets. Our method deploys backoff to kNN for BERT and RoBERTa on examples with low model confidence without any update to the model parameters. Our results indicate that the kNN approach makes the finetuned model more robust to adversarial inputs.
• Abstract（参考訳）: NLPの解釈可能性技術は主に、注目の可視化やトークン上の勾配に基づく正当性マップを用いて、個々の予測を理解することに焦点を当てている。 モデル予測に責任のあるトレーニング例を特定し,モデル動作のコーパスレベルでの理解を得るため, k 近傍(kNN)表現を提案する。 解釈性以外にも、kNN表現は学習したスプリアス関係の発見、ラベルの誤りの特定、微調整モデルの性能向上に有効であることを示す。 ケーススタディとして自然言語推論(nli)に注目し,複数のデータセットを実験する。 本手法では,モデルパラメータを更新することなく,モデル信頼性の低い例に対して,BERT と RoBERTa の kNN へのバックオフをデプロイする。 以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。

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