일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 연구
- 네이버
- 네이버 인턴
- Fairness AI
- PYTHON
- conda
- FairFil
- 인턴
- nlp
- error
- Torch
- 네이버 검색팀
- pytorch
- 네이버 연구 인턴
- multi-GPU
- 연구인턴
- nn.DataParallel
- Colab
- FairFil: Contrastive Neural Debiasing Method for Pretrained Text Encoders
- ICLR
- 네이버 NLP 인턴
- naver
Archives
- Today
- Total
목록Machine Learning/Paper Review (1)
N'log
FairFil: Contrastive Neural Debiasing Method for Pretrained Text Encoders (ICLR 2021)
첫 PR 게시글 논문은 FairFil! 요즘 Contrastive learning이 재미있어 보여서 언어 도메인에 적용할 수 있는 방법을 생각해보던 중, 문득 "문장 임베딩의 공정성 향상에 사용할 수 있지 않을까?"라는 생각이 들었다. "Contrastive", "Fairness", "Debiasing" 같은 키워드로 몇 번 검색해보니 이 논문이 나와서 반갑기도 했고 또 아쉽기도 했다... 여튼 올해 5월 ICLR에 발표된 논문이니 너무 늦은 건 아니라고 위로하며 한 번 논문을 읽어보자. # TL;DR 문장 임베딩의 사회적 편향성을 뉴럴넷 기반으로 제거한 첫 논문 Pretrained 인코더에서 나온 문장 임베딩의 편향을 개선하는 Fair Filter (FairFil) network를 제안 FairFil은..
Machine Learning/Paper Review
2021. 9. 17. 00:01