論文の概要: Striking a Balance: Alleviating Inconsistency in Pre-trained Models for Symmetric Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13491v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 07:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 13:02:41.398490
• Title: Striking a Balance: Alleviating Inconsistency in Pre-trained Models for Symmetric Classification Tasks
• Title（参考訳）: バランスを取る:対称分類タスクのための事前学習モデルにおける不整合を緩和する
• Authors: Ashutosh Kumar, Aditya Joshi
• Abstract要約: 不整合は、予測されたラベルまたは信頼スコアでしばしば観察される。 我々は、このモデルの欠点を強調し、対称分類の不整合を軽減するために整合損失関数を適用した。 その結果,精度の低下を伴わない3つのパラフレーズ検出データセットに対する予測の整合性が改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.971443651456398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While fine-tuning pre-trained models for downstream classification is the conventional paradigm in NLP, often task-specific nuances may not get captured in the resultant models. Specifically, for tasks that take two inputs and require the output to be invariant of the order of the inputs, inconsistency is often observed in the predicted labels or confidence scores. We highlight this model shortcoming and apply a consistency loss function to alleviate inconsistency in symmetric classification. Our results show an improved consistency in predictions for three paraphrase detection datasets without a significant drop in the accuracy scores. We examine the classification performance of six datasets (both symmetric and non-symmetric) to showcase the strengths and limitations of our approach.
• Abstract（参考訳）: 下流分類のための微調整済みモデルが従来のNLPのパラダイムであるが、多くの場合、タスク固有のニュアンスは結果のモデルでは捕捉されない。 具体的には、2つの入力を受け取り、出力が入力の順序の不変性を要求するタスクに対して、予測されたラベルまたは信頼スコアに矛盾がしばしば観測される。 このモデルの欠点を浮き彫りにし、対称分類の不整合を緩和するために一貫性損失関数を適用する。 その結果,精度の低下を伴わない3つのパラフレーズ検出データセットに対する予測の整合性が改善された。 我々は,6つのデータセット(対称と非対称の両方)の分類性能を調べ,このアプローチの長所と限界を明らかにした。

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