論文の概要: Understanding Retrieval Robustness for Retrieval-Augmented Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02265v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 19:44:18.527459
• Title: Understanding Retrieval Robustness for Retrieval-Augmented Image Captioning
• Title（参考訳）: 検索機能強化画像キャプションにおける検索ロバストさの理解
• Authors: Wenyan Li, Jiaang Li, Rita Ramos, Raphael Tang, Desmond Elliott,
• Abstract要約: 検索強化キャプションモデルSmallCapのロバスト性を解析した。 より多様な集合から抽出したキャプションを抽出してモデルを訓練することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.04172981071809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in retrieval-augmented models for image captioning highlight the benefit of retrieving related captions for efficient, lightweight models with strong domain-transfer capabilities. While these models demonstrate the success of retrieval augmentation, retrieval models are still far from perfect in practice: the retrieved information can sometimes mislead the model, resulting in incorrect generation and worse performance. In this paper, we analyze the robustness of a retrieval-augmented captioning model SmallCap. Our analysis shows that the model is sensitive to tokens that appear in the majority of the retrieved captions, and the input attribution shows that those tokens are likely copied into the generated output. Given these findings, we propose to train the model by sampling retrieved captions from more diverse sets. This decreases the chance that the model learns to copy majority tokens, and improves both in-domain and cross-domain performance.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションのための検索強化モデルの最近の進歩は、強力なドメイン転送能力を持つ効率的で軽量なモデルに対して、関連キャプションを検索する利点を浮き彫りにしている。 これらのモデルが検索拡張の成功を示す一方で、検索モデルは実際には完璧には程遠い。 本稿では,検索強化キャプションモデルであるSmallCapのロバスト性を解析する。 分析の結果,検索したキャプションの大多数に現れるトークンに対して,モデルが敏感であること,および入力属性は,これらのトークンが生成された出力にコピーされる可能性が示唆された。 これらの結果を踏まえ、より多様な集合から抽出したキャプションを抽出してモデルを訓練することを提案する。 これにより、モデルがマジョリティトークンをコピーする機会が減り、ドメイン内とクロスドメインのパフォーマンスが向上する。

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