論文の概要: Learning with Logical Constraints but without Shortcut Satisfaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00329v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 07:17:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 17:55:03.074524
• Title: Learning with Logical Constraints but without Shortcut Satisfaction
• Title（参考訳）: 論理的制約による学習 : 短命な満足感を伴わない
• Authors: Zenan Li, Zehua Liu, Yuan Yao, Jingwei Xu, Taolue Chen, Xiaoxing Ma, Jian L\"u
• Abstract要約: 論理的制約による学習のための新しいフレームワークを提案する。 具体的には、論理接続のための双対変数を導入することで、ショートカット満足度問題に対処する。 本稿では,符号化された論理制約を分布損失として表現する変分フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.219364371311084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies in neuro-symbolic learning have explored the integration of logical knowledge into deep learning via encoding logical constraints as an additional loss function. However, existing approaches tend to vacuously satisfy logical constraints through shortcuts, failing to fully exploit the knowledge. In this paper, we present a new framework for learning with logical constraints. Specifically, we address the shortcut satisfaction issue by introducing dual variables for logical connectives, encoding how the constraint is satisfied. We further propose a variational framework where the encoded logical constraint is expressed as a distributional loss that is compatible with the model's original training loss. The theoretical analysis shows that the proposed approach bears salient properties, and the experimental evaluations demonstrate its superior performance in both model generalizability and constraint satisfaction.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック学習における最近の研究は、論理的な制約を追加損失関数としてエンコードすることで、論理知識とディープラーニングの統合を探求している。 しかし、既存のアプローチは近道を通じて論理的制約をうまく満たし、知識を十分に活用できない傾向がある。 本稿では,論理制約による学習のための新しいフレームワークを提案する。 具体的には,論理接続に対する双対変数を導入し,制約の満足度を符号化することで,近道満足度問題に対処する。 さらに,エンコードされた論理制約を,モデルの本来のトレーニング損失と適合する分布的損失として表現する変分フレームワークを提案する。 理論解析の結果,提案手法は有意な特性を有し,実験によりモデル一般化性と制約満足度の両方において優れた性能を示すことがわかった。

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