論文の概要: Gradient-guided Loss Masking for Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13549v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 15:41:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 21:25:21.772612
• Title: Gradient-guided Loss Masking for Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク翻訳のための勾配誘導損失マスキング
• Authors: Xinyi Wang, Ankur Bapna, Melvin Johnson, Orhan Firat
• Abstract要約: 本稿では、トレーニングプロセス中にデータ利用を動的に最適化する戦略を検討する。 本アルゴリズムは,トレーニングデータとクリーンデータとの勾配アライメントを計算し,負のアライメントでデータをマスクアウトする。 3つのwmt言語ペアを実験した結果,本手法は強いベースラインよりも大きな改善をもたらすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.609155878513334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To mitigate the negative effect of low quality training data on the performance of neural machine translation models, most existing strategies focus on filtering out harmful data before training starts. In this paper, we explore strategies that dynamically optimize data usage during the training process using the model's gradients on a small set of clean data. At each training step, our algorithm calculates the gradient alignment between the training data and the clean data to mask out data with negative alignment. Our method has a natural intuition: good training data should update the model parameters in a similar direction as the clean data. Experiments on three WMT language pairs show that our method brings significant improvement over strong baselines, and the improvements are generalizable across test data from different domains.
• Abstract（参考訳）: 低品質トレーニングデータのニューラルマシン翻訳モデルの性能に対する悪影響を軽減するため、既存の戦略のほとんどはトレーニング開始前に有害なデータをフィルタリングすることに焦点を当てている。 本稿では,少量のクリーンデータに対してモデルの勾配を用いて,トレーニングプロセス中のデータ使用を動的に最適化する戦略について検討する。 トレーニングの各ステップでは、トレーニングデータとクリーンデータとの勾配アライメントを計算し、負のアライメントでデータをマスクアウトする。 私たちの方法には自然な直感があります:良いトレーニングデータは、クリーンデータと同じ方向にモデルパラメータを更新する必要があります。 3つのWMT言語ペアの実験は、我々の手法が強力なベースラインよりも有意な改善をもたらし、改善は異なるドメインのテストデータ間で一般化可能であることを示している。

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