2021年10月28日
Explaining The Efficacy of Counterfactually-Augmented Data
摘要： 摘要 本文针对的话题是关于使用反事实增强数据来提高模型效果，使用简单的因果模型结构来分析观测噪音对模型表现的影响，并且研究了两种自动生成反事实数据的方法和人为去生成有什么区别。 本文提出了一个猜想： 如果把人为标注的因果特征修改为随机噪音，那么在跨域实验效果会变差，而原始数据影响不大 如果把认为表述 阅读全文
posted @ 2021-10-28 11:21 TABball 阅读(372) 评论(0) 推荐(0) 编辑