深層学習の交絡因子は、一般に、特徴表現に浸透するモデルの一般化に悪影響を及ぼします。したがって、交絡因子からの干渉を受けない因果的特徴を学習することが重要です。以前のほとんどの因果学習ベースのアプロー

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/16 11:58

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716801635885434498/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13420v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13420v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.13420v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">交絡因子の識別なしの因果的視覚特徴学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/identification">identification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/interpretation">interpretation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深層学習の交絡因子は、一般に、特徴表現に浸透するモデルの一般化に悪影響を及ぼします。したがって、交絡因子からの干渉を受けない因果的特徴を学習することが重要です。以前のほとんどの因果学習ベースのアプロー</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220316#bookmark-4716801635885434498"><span class="datetime-body">2022/03/16 11:58</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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