論文の概要: Learning from others' mistakes: Avoiding dataset biases without modeling them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01300v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 16:10:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-30 07:26:21.468403
• Title: Learning from others' mistakes: Avoiding dataset biases without modeling them
• Title（参考訳）: 他人の失敗から学ぶ - モデリングせずにデータセットのバイアスを避ける
• Authors: Victor Sanh, Thomas Wolf, Yonatan Belinkov, Alexander M. Rush
• Abstract要約: 最先端自然言語処理(NLP)モデルは、意図したタスクをターゲットとする機能ではなく、データセットのバイアスや表面形状の相関をモデル化することを学ぶことが多い。 これまでの研究は、バイアスに関する知識が利用できる場合に、これらの問題を回避するための効果的な方法を示してきた。 本稿では,これらの問題点を無視する学習モデルについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.17078939377313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art natural language processing (NLP) models often learn to model dataset biases and surface form correlations instead of features that target the intended underlying task. Previous work has demonstrated effective methods to circumvent these issues when knowledge of the bias is available. We consider cases where the bias issues may not be explicitly identified, and show a method for training models that learn to ignore these problematic correlations. Our approach relies on the observation that models with limited capacity primarily learn to exploit biases in the dataset. We can leverage the errors of such limited capacity models to train a more robust model in a product of experts, thus bypassing the need to hand-craft a biased model. We show the effectiveness of this method to retain improvements in out-of-distribution settings even if no particular bias is targeted by the biased model.
• Abstract（参考訳）: 最先端自然言語処理(nlp)モデルは、対象とするタスクを対象とする機能ではなく、データセットバイアスや表面フォーム相関をモデル化することを学びます。 前回の研究では、バイアスの知識が利用できる場合に、これらの問題を回避できる効果的な方法が示されている。 バイアス問題を明示的に特定できないケースを考察し、これらの問題のある相関を無視することを学ぶモデルを訓練する方法を示す。 我々のアプローチは、限られたキャパシティを持つモデルが主にデータセットのバイアスを悪用することを学ぶという観察に依存している。 このような限られたキャパシティモデルのエラーを利用して、専門家の製品でより堅牢なモデルをトレーニングし、バイアスのあるモデルを手作りする必要性を回避できます。 本手法は,偏りのあるモデルに特定のバイアスが当てはまらない場合でも,分布外設定の改善を維持するための効果を示す。

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