借助反事实知识蒸馏来纠正 Clever-Hans 预测器

本文介绍了一种新技术——反事实知识蒸馏（CFKD），可以通过人类专家反馈帮助检测和消除深度学习模型对混淆因素的依赖。该技术在受监管或安全关键领域有着重要作用，并提出了一个实验方案来定量评估 CFKD 的成功情况以及能够对模型提供反馈的不同教师。通过实验，论文证明了 CFKD 的有效性。