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経験的リスク最小化 (ERM) でトレーニングされたモデルは、偽の特徴に依存することを学習することが知られています。つまり、その予測は、クラス ラベルと強く相関しているものの、因果関係に欠ける望まし
arxiv_reader のブックマーク 2024/01/11 12:37
最後の層の再トレーニングは偽相関に対する堅牢性を実現するのに本当に十分ですか?[arXiv][arXiv reaDer][domain][reasoning][classification] 経験的リスク最小化 (ERM) でトレーニングされたモデルは、偽の特徴に依存することを学習することが知られています。つまり、その予測は、クラス ラベルと強く相関しているものの、因果関係に欠ける望まし2024/01/11 12:37
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2024/01/11
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経験的リスク最小化 (ERM) でトレーニングされたモデルは、偽の特徴に依存することを学習することが知られています。つまり、その予測は、クラス ラベルと強く相関しているものの、因果関係に欠ける望まし
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最後の層の再トレーニングは偽相関に対する堅牢性を実現するのに本当に十分ですか?
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