深度学习推理不一致性:检测、量化与缓解方法研究

研究提出一系列创新方法,用于检测、量化与缓解深度学习模型在知识图谱、自然语言和图像任务中的推理不一致性。

原文标题:【博士论文】深度学习中的推理不一致性及其缓解方法

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

本文针对深度学习模型在推理过程中出现的不一致性问题,提出了一系列创新方法,适用于知识图谱、自然语言和图像任务。研究首先关注模型内部过程不透明导致的预测不一致性,提出了两种技术用于检测和量化自然语言与图像处理模型中的推理偏差。为了缓解训练数据偏见导致的不一致性,提出了一种数据高效的采样方法,提升模型的公平性与性能,并提出一种合成数据集生成方法,用于在低资源场景下更严格地评估与提升模型的推理能力。此外,论文还提出了两种新颖技术,用于优化模型在自然语言和知识图谱等复杂推理任务中的表现,增强了模型的性能、可解释性与行为的忠实性。总而言之,本研究旨在通过系统地量化并缓解推理不一致性,构建一个通用框架,以提升深度学习模型在各类任务与模态下的鲁棒性、公平性与可解释性。

怜星夜思:

1、论文中提到了深度学习模型在推理时可能出现的“自相矛盾”问题,那么在实际应用中,你认为哪些场景下这种自相矛盾的推理最容易出现?为什么?
2、论文中提到了“对抗性实验设置”,你认为设计一个有效的对抗性实验,最关键的要素是什么?
3、论文提到通过“数据高效的采样方法”来提升模型的公平性,你认为除了采样,还有哪些数据层面的方法可以提升模型的公平性?

原文内容

来源:专知

本文约1000字,建议阅读5分钟

本论文旨在针对上述问题,提出一系列适用于知识图谱、自然语言与图像任务中的推理型深度学习模型的创新方法。


近年来,深度学习(Deep Learning, DL)模型及其技术的迅猛发展,推动了其在多种任务与模态中的性能取得显著进步。尽管模型整体能力持续增强,但我们对其内部推理过程的理解仍然有限,尤其是在面对系统性的不一致或错误——即逻辑或推理模式上的缺陷时。这类不一致性可能表现为输出之间的自相矛盾、无法在相似任务间进行泛化,或在特定语境中得出错误结论。由于其可能源于模型内部过程的高度不透明、训练数据中的偏差与不平衡,或任务本身的复杂性,检测与衡量这类推理偏差本身就是一项挑战。

在缺乏有效方法来检测、量化与缓解这类错误的前提下,深度学习模型存在被部署时出现偏差、易被攻击,或缺乏逻辑可靠性的重大风险。

本论文旨在针对上述问题,提出一系列适用于知识图谱、自然语言与图像任务中的推理型深度学习模型的创新方法。首先,本文提出了两种技术,用于检测和量化自然语言与图像处理模型中因内部过程不透明所导致的预测不一致性。我们在设计的对抗性实验设置中对多类模型进行系统评估,这些设置明确暴露模型的内部推理过程,从而使我们得以量化模型中的显著推理偏差。

为缓解训练数据中的偏见导致的不一致性,本文还提出了一种数据高效的采样方法,以提升模型的公平性与性能;同时,提出一种合成数据集生成方法,用于在低资源场景下更严格地评估与提升模型的推理能力。

最后,论文还提出了两种新颖技术,用于优化模型在自然语言与知识图谱等复杂推理任务中的表现。这些方法不仅直接增强了模型的性能,还提升了推理过程的可解释性与行为的忠实性

总的来说,本论文通过系统地量化并缓解推理不一致性,构建了一个通用框架,以提升深度学习模型在各类任务与模态下的鲁棒性、公平性与可解释性


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今日头条:数据派THU


我认为涉及常识推理的场景下特别容易出现。因为常识知识本身就存在很多模糊性和例外情况,模型很容易掉入陷阱。例如,如果模型学习到“鸟会飞”,当遇到“企鹅是鸟”这样的信息时,它可能错误地推理出“企鹅会飞”。要解决这类问题,需要在训练数据和模型设计上都下功夫。

我觉得是“对比”。一个好的对抗性实验应该包含正例和反例,这些例子在表面上非常相似,但关键属性有所不同,从而迫使模型做出区分。如果模型无法正确区分,就说明它存在某种推理缺陷。

我觉得应该是“出其不意”吧。如果模型已经见过类似的对抗样本,那效果就大打折扣了。要设计模型没见过的、但又合理的输入,才能真正考察模型的鲁棒性。

抖个机灵,在训练数据里混入一些故意制造的“矛盾”信息,可能更容易让模型暴露这个问题吧?就好像故意给模型挖坑,看看它会不会掉进去。

我觉得可以考虑使用对抗训练。在训练过程中,引入一个“判别器”来判断模型是否对某些群体存在歧视。然后,通过调整模型的参数,使得它尽可能地欺骗判别器,从而提升公平性。

对抗性实验的关键在于精准暴露模型的弱点。我认为最关键的是要精心设计输入,使得这些输入在正常情况下不会引起问题,但在特定推理路径下能够触发模型的错误行为。这需要对模型的内部机制有深入的理解。

除了抽样,数据增强也是一个好方法。通过对少数群体的数据进行适当的变换和扩充,可以增加模型对这些群体的exposure,从而提升公平性。需要注意的是,数据增强的方法要合理,避免引入新的偏差。

我认为数据清洗也很重要。检查数据集中是否存在系统性的偏见,例如标签错误、特征缺失等,并进行修复。确保数据集的质量,是提升模型公平性的基础。

我觉得在需要结合多种信息源进行推理的场景下,自相矛盾最容易出现。比如,让模型判断一幅画的风格,它可能从色彩判断是印象派,又从笔触判断是后印象派,如果模型没有很好的整合能力,就会得出矛盾的结论。