Ensemble Diversity Optimization for Subjective Supervision
用于主观监督的集成多样性优化
机构 * School of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University(曼彻斯特城市大学计算与数学学院) ; School of Computer Science, Hubei University(湖北大学计算机科学学院)
专题命中 具身导航 :navigation(abstract);分类 cs.LG
AI总结 研究针对主观NLP任务中注释者分歧问题,提出集成多样性优化(EDO)框架,通过统一目标联合优化集成权重等,经Gumbel-Softmax学习集成组成与大小,用有符号多样性正则化器防止集成崩溃,实验证明该方法有效提升概率校准,是模拟人类主观性的有效模型无关方法。