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MiMu: Mitigating Multiple Shortcut Learning Behaviors in Transformers
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出MiMu方法，旨在解决模型依赖特征与标签之间的虚假相关性，减轻捷径学习现象，从而提高模型的稳健性和泛化能力。实验结果表明，该方法在自然语言处理和计算机视觉任务中显著增强了模型的鲁棒性。
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关键要点
- 本研究提出MiMu方法，旨在解决模型依赖特征与标签之间的虚假相关性。
- MiMu方法通过自校准和自改进策略，减轻模型对多种捷径的依赖。
- 该方法提高了模型的稳健性和泛化性能。
- 实验结果表明，MiMu方法在自然语言处理和计算机视觉任务中显著增强了模型的鲁棒性。
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