이 논문은 편향된 데이터셋에서 훈련된 모델에서 편향 정보를 제거하지 않고도 편향되지 않은 하위 네트워크를 추출할 수 있는 방법을 제안한다.
첫째, 편향 제거가 항상 모델의 성능 향상을 보장하지 않는다는 것을 이론적으로 보였다. 편향 정보가 타겟 태스크 해결에 필수적인 경우 편향 제거는 오히려 성능 저하를 초래할 수 있다.
둘째, 모델 재학습 없이 편향 정보를 제거할 수 있는 FFW(Finding Fantastic Weights) 기법을 제안했다. FFW는 구조화된 방식과 비구조화된 방식의 두 가지 버전으로 구현되었으며, 편향 정보 사용 가능성에 대한 보장을 제공한다.
셋째, 세 가지 벤치마크 데이터셋에 대한 실험 결과, FFW를 통해 편향되지 않은 하위 네트워크를 추출할 수 있었고, 이는 기존 최첨단 기법들과 비교해서도 경쟁력 있는 성능을 보였다. 특히 구조화된 하위 네트워크를 찾을 수 있었다는 점은 계산 효율성 향상으로 이어질 수 있다.
이 연구 결과는 편향 제거와 모델 압축 분야를 연결하여 더 효율적인 편향 제거 접근법 개발의 길을 열었다.
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