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  • 軟件所提出小批量數據采樣策略

    近日,中國科學院軟件研究所科研團隊提出了小批量數據采樣策略,可消除由不可觀測變量語義引起的虛假關聯對表征學習的干擾,來提升自監督學習模型分布外泛化能力。 自監督學習的分布外泛化能力是指模型在面對與訓練數據分布不同的測試數據時,仍能夠保持良好性能。簡單來說,模型需要在“未見過”的數據分布上表現得和在訓練數據上一樣好。但是,有研究發現,自監督學習模型在訓練過程中受到與學習任務無關的不可觀測變量的語義干擾,從而削弱分布外泛化能力。 該研究基于因果效應估計等手段,提出小批量數據采樣策略,來消除不可觀測變量語義干擾的混雜影響。這一策略通過學習隱變量模型,來估計在給定“錨點”樣本的條件下,不可觀測語義變量的后驗概率分布,將其記為平衡分數。進而,該策略將具有相同或相近平衡分數的樣本對劃分為同一個小批量數據集,確保每個小批量數據集內的不可觀測語義變量與“錨點”樣本在條件上是獨立的,從而幫助模型避免學習到虛假關聯,提升模型的分布外泛化能力......閱讀全文

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