288808記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 部分入力への注意力を測定し改善するカウンターファクチュアル（Measuring and Improving Attentiveness to Partial Inputs with Counterfactuals）
2 分で読了
0 views

部分入力への注意力を測定し改善するカウンターファクチュアル

（Measuring and Improving Attentiveness to Partial Inputs with Counterfactuals）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から「データに偏りがあるとモデルが変な判断をする」と言われまして、正直ピンと来ておりません。要するに現場でまず何を気にしたら良いのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。まずは「データのどの部分が意思決定に効いているか」を測ることが重要です。モデルが一部の入力だけを見て判断してしまうと、本質を見失う危険がありますよ。

田中専務

それは、例えばどんなケースですか。現場で起きている具体例を挙げてもらえますか。

AIメンター拓海

例えば文書を分けて片方だけで予測が出来てしまう場合です。言い換えれば、本来は両方の情報を組み合わせるべきタスクで、片方の情報に偶然の相関が生じているとモデルがそちらに頼ることがあります。それが現場の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
In-Context Example Selection を改善する GistScore
（GistScore: Learning Better Representations for In-Context Example Selection with Gist Bottlenecks）
次の記事
コードモデルはゼロショットの事前条件推論者である
（Code Models Are Zero-Shot Precondition Reasoners）
関連記事
GastroVision：コンピュータ支援胃腸疾患検出のための多クラス内視鏡画像データセット
（GastroVision: A Multi-class Endoscopy Image Dataset for Computer Aided Gastrointestinal Disease Detection）
AIベースのチップ配置アルゴリズムのエンドツーエンド性能ベンチマーク
（BENCHMARKING END-TO-END PERFORMANCE OF AI-BASED CHIP PLACEMENT ALGORITHMS）
デュアルメモリネットワーク：視覚言語モデルのための汎用適応手法
（Dual Memory Networks: A Versatile Adaptation Approach for Vision-Language Models）
Conformal Prediction Adaptive to Unknown Subpopulation Shifts
（未知のサブ集団シフトに適応するコンフォーマル予測）
高次元空間における立方体のVC次元の決定
（The Vapnik–Chervonenkis dimension of cubes in R^d）
生成AIの著作権問題に対する経済的解決策
（An Economic Solution to Copyright Challenges of Generative AI）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
RNNの振る舞いを解きほぐす：Excitable Network Attractorsによる機構的解釈
（Interpreting recurrent neural networks behaviour via excitable network attractors）
  • 論文研究
オープンワールドにおける敵対的な人物再識別の枠組み
（Adversarial Open-World Person Re-Identification）
  • 論文研究
観測者を用いる機械学習が複雑な時空間挙動を予測する
（Machine learning with observers predicts complex spatiotemporal behavior）
  • 論文研究
楽観的No-Regretによる最適化加速
（Acceleration through Optimistic No-Regret Dynamics）
  • 論文研究
欠損を許容するマルチモダリティ感情データの半教師あり生成モデル
（Semi-supervised Deep Generative Modelling of Incomplete Multi-Modality Emotional Data）
  • 論文研究
肺癌組織の自動診断を支える深層学習フレームワーク
（A Deep Learning Framework for Automatic Diagnosis in Lung Cancer）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む