有效指导模型注意力的简单是非注释
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了深度学习模型在预测时关注无关区域的问题,导致性能偏差和泛化能力有限。通过提出CRAYON(用是或否注释纠正推理),我们提供了有效且可扩展的解决方案,利用简单的是非注释来修正模型注意力。实验结果表明,CRAYON在精炼模型注意力方面的效果显著,超过了12种方法,并在3个基准数据集上达到了最先进的性能。
Visual Attention-Prompted Prediction and Learning框架通过引入视觉关注提示来改善模型决策,解决信息不完整的问题。该框架采用扰动关注图的修改和优化聚合方法,提升了无关注提示样本的预测能力。实验结果验证了其有效性。