論文の概要: BayesFormer: Transformer with Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00826v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 01:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 12:56:20.059500
• Title: BayesFormer: Transformer with Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: bayesformer: 不確かさを推定するトランスフォーマー
• Authors: Karthik Abinav Sankararaman and Sinong Wang and Han Fang
• Abstract要約: ベイズ理論によって設計されたドロップアウトを持つトランスフォーマーモデルBayesFormerを紹介する。 我々は,言語モデリングと分類,長文理解,機械翻訳,能動的学習のための獲得機能など,ボード全体の改良点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.206243748162553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer has become ubiquitous due to its dominant performance in various NLP and image processing tasks. However, it lacks understanding of how to generate mathematically grounded uncertainty estimates for transformer architectures. Models equipped with such uncertainty estimates can typically improve predictive performance, make networks robust, avoid over-fitting and used as acquisition function in active learning. In this paper, we introduce BayesFormer, a Transformer model with dropouts designed by Bayesian theory. We proposed a new theoretical framework to extend the approximate variational inference-based dropout to Transformer-based architectures. Through extensive experiments, we validate the proposed architecture in four paradigms and show improvements across the board: language modeling and classification, long-sequence understanding, machine translation and acquisition function for active learning.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、様々なnlpおよび画像処理タスクにおいて支配的な性能のため、ユビキタスになった。 しかし、変圧器アーキテクチャの数学的根拠に基づく不確実性推定を生成する方法の理解に欠ける。 このような不確実性推定を備えたモデルは、一般的に予測性能を改善し、ネットワークを堅牢にし、過剰フィッティングを避け、アクティブラーニングにおける獲得関数として使用できる。 本稿では,ベイズ理論によって設計されたドロップアウトを持つトランスフォーマーモデルBayesFormerを紹介する。 我々は変分推論に基づくドロップアウトをTransformerベースのアーキテクチャに拡張する新しい理論フレームワークを提案した。 広範な実験を通じて,提案するアーキテクチャを4つのパラダイムで検証し,言語モデリングと分類,長期理解,機械翻訳,アクティブラーニングのための獲得関数などの改善点を示す。

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