「反事実的に拡張されたデータ」とはどういう意味ですか？
目次
カウンターファクチュラリー拡張データ（CAD）は、機械学習モデルのトレーニング用に新しい例を作るための方法だよ。既存のデータにちょっとした変更を加えることで、そのデータのラベルやカテゴリーが変わることもあるんだ。例えば、「猫」とラベル付けされた猫の画像があって、その画像を少し編集すると、犬に見えるようになって、ラベルが「犬」に変わるかもしれない。
CADの目的
CADの目的は、モデルに似てるけど違う例を見せることで、もっと良く学習させることなんだ。これによって、モデルはラベルに誤って関連付けられるような重要じゃない特徴に基づいたミスを避けられる。異なるクラス間の関係を広げることで、モデルはもっと頑丈で正確になるんだ。
CADの課題
CADは学習を改善できるけど、いくつかのデメリットもあるんだ。時々、モデルはデータに加えられた変更に集中しすぎて、他の重要な詳細を無視しちゃうことがある。これが原因で、モデルがトレーニングされていない新しいデータに直面したときに問題が起こることがあるんだ。
対比学習で改善
これらの課題に対処するために、研究者たちは対比学習という技術を使ってる。この方法では、モデルに更新された特徴だけじゃなくて、もっと広い範囲の特徴を見るよう促すんだ。これによって、モデルは新しいまたは異なるタイプのデータに対処する際に、もっと良くパフォーマンスを発揮できるようになるんだ。