Fugu-MT 論文翻訳(概要): Web-based Elicitation of Human Perception on mixup Data

論文の概要: Web-based Elicitation of Human Perception on mixup Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01202v1
Date: Wed, 2 Nov 2022 15:27:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-03 13:03:11.472071
Title: Web-based Elicitation of Human Perception on mixup Data
Title（参考訳）: 混成データに基づく人間の知覚のWebベース抽出
Authors: Katherine M. Collins, Umang Bhatt, Weiyang Liu, Vihari Piratla, Bradley Love, Adrian Weller
Abstract要約: 我々は、texttHILL MixE Suiteトレーニング中に構築された合成データの種類についての知覚的判断を提供するための一連の説明インタフェースを設計する。人間の知覚は、伝統的に合成点として用いられてきたラベルと一貫して一致せず、下流モデルの信頼性を高めるためにこれらの発見の適用性を実証し始めます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.76853103702903
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Synthetic data is proliferating on the web and powering many advances in machine learning. However, it is not always clear if synthetic labels are perceptually sensible to humans. The web provides us with a platform to take a step towards addressing this question through online elicitation. We design a series of elicitation interfaces, which we release as \texttt{HILL MixE Suite}, and recruit 159 participants, to provide perceptual judgments over the kinds of synthetic data constructed during \textit{mixup} training: a powerful regularizer shown to improve model robustness, generalization, and calibration. We find that human perception does not consistently align with the labels traditionally used for synthetic points and begin to demonstrate the applicability of these findings to potentially increase the reliability of downstream models. We release all elicited judgments in a new data hub we call \texttt{H-Mix}.
Abstract（参考訳）: 合成データはweb上で増殖し、機械学習の多くの進歩を支えている。しかしながら、合成ラベルが人間に知覚可能なものであるかどうかは必ずしも明確ではない。 webは私たちに、オンラインの誘惑を通じてこの問題に取り組むための一歩を踏み出すためのプラットフォームを提供します。我々は, \textit{mixup} トレーニング中に構築された合成データの種類に対する知覚的判断を提供するために, \texttt{hill mixe suite} としてリリースする一連のelicitation interface を設計し,159名の参加者を募集した。人間の知覚は、伝統的に合成点に用いられるラベルと一貫して一致せず、下流モデルの信頼性を高めるためにこれらの発見の適用性を示すようになる。私たちは、新しいデータハブである \texttt{h-mix} ですべての導出判断をリリースします。

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