論文の概要: Meta-learning Pathologies from Radiology Reports using Variance Aware Prototypical Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13979v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 05:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:28:10.128223
• Title: Meta-learning Pathologies from Radiology Reports using Variance Aware Prototypical Networks
• Title（参考訳）: 異型ネットワークを利用した放射線診断からのメタラーニング
• Authors: Arijit Sehanobish, Kawshik Kannan, Nabila Abraham, Anasuya Das, Benjamin Odry
• Abstract要約: 本稿では,数ショットのテキスト分類のためのプロトタイプネットワークの簡易拡張を提案する。 我々の主な考えは、クラスプロトタイプをガウスに置き換え、サンプルを適切なクラスセントロイドの近くでクラスタ化することを奨励する正規化項を導入することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.464871689508835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large pretrained Transformer-based language models like BERT and GPT have changed the landscape of Natural Language Processing (NLP). However, fine tuning such models still requires a large number of training examples for each target task, thus annotating multiple datasets and training these models on various downstream tasks becomes time consuming and expensive. In this work, we propose a simple extension of the Prototypical Networks for few-shot text classification. Our main idea is to replace the class prototypes by Gaussians and introduce a regularization term that encourages the examples to be clustered near the appropriate class centroids. Experimental results show that our method outperforms various strong baselines on 13 public and 4 internal datasets. Furthermore, we use the class distributions as a tool for detecting potential out-of-distribution (OOD) data points during deployment.
• Abstract（参考訳）: BERTやGPTのような事前訓練されたトランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、自然言語処理(NLP)の状況を変えました。 しかしながら、これらのモデルの微調整には、ターゲットタスク毎に多数のトレーニング例が必要であるため、複数のデータセットをアノテートし、さまざまなダウンストリームタスクでこれらのモデルをトレーニングすることは、時間がかかり、費用がかかる。 本研究では,少数のテキスト分類のためのプロトタイプネットワークの簡易拡張を提案する。 私たちの主なアイデアは、クラスプロトタイプをガウス型に置き換え、適切なクラスセンタロイドの近くにクラスタ化することを奨励する正規化用語を導入することです。 実験の結果,13の公開データセットと4つの内部データセットにおいて,各種の強いベースラインを上回った。 さらに、このクラス分布を、展開中にout-of-distribution(ood)データポイントを検出するツールとして使用する。

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