model errors | BriefGPT - AI 论文速递

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CoLa-DCE -- 概念引导的潜在扩散对抗性解释
通过 Concept-guided Latent Diffusion Counterfactual Explanations (CoLa-DCE) 方法生成概念导向的反事实解释，提供更高的控制度和更好的可理解性，以及对模型错误的帮助。
PDFa month ago
深度自回归密度网络与神经集成在基于模型的离线强化学习中的比较
离线强化学习中，通过提供的系统转换数据进行策略优化；研究了基于模型的强化学习算法，并挖掘了模型学习的静态度量方法，以及模型错误对代理的最终性能的影响。
PDF5 months ago
掌握复杂问题 ABCD：基于答案的主张分解进行细粒度自我评估
本文介绍了一种针对大型语言模型生成的答案自我评估技术，即 ABCD，该技术通过将复杂问题分解为一系列真假命题来验证模型生成的答案是否满足所有的问题标准，并进行精细化评估，实验证明该技术可以帮助发现模型的错误和知识盲区。
PDFa year ago
EMNLP挖掘神经机器翻译中的错误：从部分假设空间评估和理解模型错误
本研究提出了一种新的神经机器翻译 (NMT) 模型评估协议，该协议基于模型的排名能力定义模型错误，并提出了两种近似方法，以应对指数级的假设空间，并将其应用于各种 NMT 基准和模型架构，揭示了模型的排名问题，评估模型错误与搜索算法的相关性。
PDF3 years ago
单幅图像去雨的鲁棒特征学习与反馈
提出了一种新的降雨去除方法，通过替换低质量特征的潜在高质量特征和引入闭环反馈精神解决模型误差和特征嵌入问题，实验结果表明该方法在基准数据集和真实数据集上优于现有的最新方法。
PDF3 years ago
FastIF：面向高效模型解释和调试的可扩展影响函数
通过引入 k - 最近邻算法、快速并行变量和逆 Hessian 向量积的配置，在不牺牲性能的情况下大大提高了影响函数的运行时间，从而为模型解释和纠正模型错误等领域提供了潜力。
PDF4 years ago
为模型解释调试测试
研究了后续模型解释对于诊断模型错误的有效性，通过将错误按来源分类为数据、模型和测试时污染性错误，评估了几种解释方法对查找虚假相关性、误标记训练实例、诊断非初始化模型、检测测试时污染输入等错误的能力，发现这些方法能够发现虚假背景错误，但不能明
PDF4 years ago
Seq2Seq-Vis: 用于序列到序列模型的可视化调试工具
本文提出了一种视觉分析工具，通过交互式的方式使得我们可以了解神经序列到序列模型训练过程中学习到的模式和检测模型错误，并通过多个实际大规模序列 - to - 序列应用程序验证了该工具的实用性。
PDF6 years ago