論文の概要: Retrieval Augmentation to Improve Robustness and Interpretability of Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13030v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 17:38:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 18:02:38.534995
• Title: Retrieval Augmentation to Improve Robustness and Interpretability of Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークのロバスト性と解釈性向上のための検索拡張
• Authors: Rita Parada Ramos, Patr\'icia Pereira, Helena Moniz, Joao Paulo Carvalho, Bruno Martins
• Abstract要約: 本研究では,深層ニューラルネットワークの堅牢性と解釈性を改善するために,トレーニングデータを積極的に活用する。 具体的には、LSTMモデルのメモリ状態を初期化したり、注意機構を誘導するために、最も近い入力例のターゲットを用いる。 その結果,Flickr8 と IMDB の2つのタスクに対して提案したモデルの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0410237490041805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural network models have achieved state-of-the-art results in various tasks related to vision and/or language. Despite the use of large training data, most models are trained by iterating over single input-output pairs, discarding the remaining examples for the current prediction. In this work, we actively exploit the training data to improve the robustness and interpretability of deep neural networks, using the information from nearest training examples to aid the prediction both during training and testing. Specifically, the proposed approach uses the target of the nearest input example to initialize the memory state of an LSTM model or to guide attention mechanisms. We apply this approach to image captioning and sentiment analysis, conducting experiments with both image and text retrieval. Results show the effectiveness of the proposed models for the two tasks, on the widely used Flickr8 and IMDB datasets, respectively. Our code is publicly available http://github.com/RitaRamo/retrieval-augmentation-nn.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークモデルは、視覚や言語に関連する様々なタスクで最先端の結果を達成しています。 大規模なトレーニングデータを使用するにもかかわらず、ほとんどのモデルは単一の入出力ペアを反復することでトレーニングされ、現在の予測の残りの例は破棄される。 本研究では,学習データを用いて深層ニューラルネットワークのロバスト性や解釈性を向上させるとともに,最寄りのトレーニング例の情報を用いて,トレーニングとテストの両方における予測を支援する。 具体的には、LSTMモデルのメモリ状態を初期化したり、注意機構を誘導するために、最も近い入力例のターゲットを用いる。 本手法は画像キャプションと感情分析に応用し,画像検索とテキスト検索の両方で実験を行う。 その結果、Flickr8とIMDBデータセットの2つのタスクに対して提案されたモデルの有効性が示された。 コードはhttp://github.com/RitaRamo/retrieval-augmentation-nnで公開されています。

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