論文の概要: Diverse Adversaries for Mitigating Bias in Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10001v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 10:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:20:28.593877
• Title: Diverse Adversaries for Mitigating Bias in Training
• Title（参考訳）: トレーニングにおけるバイアス移行の多面的課題
• Authors: Xudong Han, Timothy Baldwin, Trevor Cohn
• Abstract要約: 本研究では,多種多様判別器を用いた対人学習の新たなアプローチを提案する。 実験の結果,本手法は従来の逆転除去法よりも大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.201275105195485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial learning can learn fairer and less biased models of language than standard methods. However, current adversarial techniques only partially mitigate model bias, added to which their training procedures are often unstable. In this paper, we propose a novel approach to adversarial learning based on the use of multiple diverse discriminators, whereby discriminators are encouraged to learn orthogonal hidden representations from one another. Experimental results show that our method substantially improves over standard adversarial removal methods, in terms of reducing bias and the stability of training.
• Abstract（参考訳）: 対比学習は、標準的な方法よりも公平で偏見の少ない言語モデルを学ぶことができる。 しかし、現在の敵対的手法はモデルのバイアスを部分的に緩和するだけであり、トレーニング手順が不安定であることが多い。 本論文では,複数の多様な判別器を用いて,直交的隠れた表現を互いに学習することを奨励する,対比学習の新たなアプローチを提案する。 実験の結果, 偏りの低減とトレーニングの安定性の観点から, 標準逆除去法よりも大幅に改善することが示された。

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