无监督学习中的聪明汉斯效应
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对无监督学习模型在产生准确预测时可能存在的“错位正确”的问题，即聪明汉斯效应，提出了系统的检验。通过采用特定的可解释人工智能技术，揭示了该效应在无监督学习中的普遍性，并指出无监督学习机器中的归纳偏差是主要原因之一，进而为提高无监督学习的鲁棒性提供了建议。
本文总结了对无监督学习解开重要变动因素的最新发展。通过对8个数据集进行超过14,000个模型的训练，发现无监督的情况下，好的解开模型似乎无法被识别。不同的评估指标在“解开的”上达成一致，并在估计上表现出系统性差异。增加的解开性并不一定会导致学习下游任务的样本复杂度减少。结果表明，未来工作应该明确归因于诱导偏见和监督的作用，并考虑到涵盖几个数据集的可重复的实验设置。
