論文の概要: Explainable Attention for Few-shot Learning and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07800v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 14:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:42.020005
• Title: Explainable Attention for Few-shot Learning and Beyond
• Title（参考訳）: 簡単な学習のための説明可能な注意
• Authors: Bahareh Nikpour, Narges Armanfard,
• Abstract要約: 本稿では,説明可能な難易度発見,特に数発の学習シナリオに適した新しいフレームワークを提案する。 提案手法では、深層強化学習を用いて、生の入力データに直接影響するハードアテンションの概念を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.044125601403848
• License:
• Abstract: Attention mechanisms have exhibited promising potential in enhancing learning models by identifying salient portions of input data. This is particularly valuable in scenarios where limited training samples are accessible due to challenges in data collection and labeling. Drawing inspiration from human recognition processes, we posit that an AI baseline's performance could be more accurate and dependable if it is exposed to essential segments of raw data rather than the entire input dataset, akin to human perception. However, the task of selecting these informative data segments, referred to as hard attention finding, presents a formidable challenge. In situations with few training samples, existing studies struggle to locate such informative regions due to the large number of training parameters that cannot be effectively learned from the available limited samples. In this study, we introduce a novel and practical framework for achieving explainable hard attention finding, specifically tailored for few-shot learning scenarios, called FewXAT. Our approach employs deep reinforcement learning to implement the concept of hard attention, directly impacting raw input data and thus rendering the process interpretable for human understanding. Through extensive experimentation across various benchmark datasets, we demonstrate the efficacy of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 注意機構は、入力データの健全な部分を特定することによって学習モデルの強化に有望な可能性を示した。 これは、データ収集とラベル付けの課題により、限られたトレーニングサンプルがアクセス可能なシナリオで特に有用である。 人間の認識プロセスからインスピレーションを得て、AIベースラインのパフォーマンスが人間の知覚に似て、入力データセット全体ではなく、生データの不可欠なセグメントに露出すれば、より正確で信頼性の高いものになると仮定する。 しかし、これらの情報的データセグメントを選択するタスクは、ハードアテンション発見と呼ばれ、非常に難しい課題である。 トレーニングサンプルが少ない状況では、既存の研究は、利用可能な限られたサンプルから効果的に学習できない多くのトレーニングパラメータのために、そのような情報のある領域を見つけるのに苦労している。 本研究では,FewXATと呼ばれる,数発の学習シナリオに適した,説明可能な難易度発見を実現するための,斬新で実践的なフレームワークを提案する。 提案手法では, 深層強化学習を用いて, 難読化の概念を導入し, 生の入力データに直接影響し, 人間の理解に解釈可能なプロセスをレンダリングする。 様々なベンチマークデータセットの広範な実験を通じて,提案手法の有効性を実証する。

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