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杨宗翰
COUNTERFACTUAL
2020-06-06 11:20:25
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* LEARNING THE DIFFERENCE THAT MAKES A DIFFERENCE WITH COUNTERFACTUALLY-AUGMENTED DATA Abstract: 网络容易学到一些伪特征,然后文章通过添加 COUNTERFACTUALLY-AUGMENTED DATA 来提升NLP任务准确度。  对于NLP任务有多种添加COUNTERFACTUAL的方式  添加数据集效果  有更好泛化能力  * COUNTERFACTUALS UNCOVER THE MODULAR STRUCTURE OF DEEP GENERATIVE MODELS 通过因果分析的角度来确定一个 GAN 生成的各个特征是如何各自独立的，并且推导出针对特定特征的定向修改方式（特定Channel 乘以特定常数）。   
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