論文の概要: Interlocking-free Selective Rationalization Through Genetic-based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10312v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 17:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:04:30.569562
• Title: Interlocking-free Selective Rationalization Through Genetic-based Learning
• Title（参考訳）: 遺伝的学習によるインターロッキングフリー選択的合理化
• Authors: Federico Ruggeri, Gaetano Signorelli,
• Abstract要約: 我々は、学習オーバーヘッドを必要としない選択的合理化のための最初のインターロックフリーアーキテクチャであるGenSPPを提案する。 人工的および実世界のベンチマーク実験により、我々のモデルはいくつかの最先端の競合より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.504525967508676
• License:
• Abstract: A popular end-to-end architecture for selective rationalization is the select-then-predict pipeline, comprising a generator to extract highlights fed to a predictor. Such a cooperative system suffers from suboptimal equilibrium minima due to the dominance of one of the two modules, a phenomenon known as interlocking. While several contributions aimed at addressing interlocking, they only mitigate its effect, often by introducing feature-based heuristics, sampling, and ad-hoc regularizations. We present GenSPP, the first interlocking-free architecture for selective rationalization that does not require any learning overhead, as the above-mentioned. GenSPP avoids interlocking by performing disjoint training of the generator and predictor via genetic global search. Experiments on a synthetic and a real-world benchmark show that our model outperforms several state-of-the-art competitors.
• Abstract（参考訳）: 選択的合理化のための一般的なエンドツーエンドアーキテクチャは、予測子に供給されたハイライトを抽出するジェネレータを含むセレクト・then予測パイプラインである。 このような協調システムは、2つのモジュールのうちの1つが支配的であり、インターロックと呼ばれる現象によって、最適以下の平衡最小値に悩まされる。 インターロックに対処するためのいくつかのコントリビューションは、機能ベースのヒューリスティックス、サンプリング、アドホックな正規化を導入することで、その効果を緩和するだけである。 本稿では,選択的合理化のための最初のインターロックフリーアーキテクチャであるGenSPPについて述べる。 GenSPPは、遺伝子グローバルサーチを介してジェネレータと予測器の解離訓練を行うことで、インターロックを回避する。 人工的および実世界のベンチマーク実験により、我々のモデルはいくつかの最先端の競合より優れていることが示された。

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