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NeurIPS 2021 論文読み会: How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?

Atsushi Takayama

January 25, 2022
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Transcript

  1. How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?

    高山温 @ NewsPicks (Uzabase group) NeurIPS 2021 論文読み会 2022/01/25
  2. 自己紹介 • Atsushi Takayama / 高山温 • 2020年からNewsPicksでCTOをしていまし たが、今年からFellowしてます ◦

    データ基盤、データ分析、レコメンドエンジン、検 索エンジンなどのチームを率いています • 大学中退 → 大学院中退 → 大学院生(イマココ) ◦ 元々物理をやっていましたが、今はコンピュータサ イエンスを勉強中 • 宣伝: ユーザベースはエンジニアの多様な キャリアと多様な成長を応援する会社です
  3. VQA (Visual Question Answering) • since 2015 ◦ 画像を与えられて質問に答える問題 •

    2021年に人間並みの精度になった ◦ Microsoft, Alibabaなど ▪ pre-trained attention-based models 人間 95.49 80.84 67.89 80.78
  4. • 下のような画像と質問1〜3があるとする ◦ 1と2は色に関する質問、 3は文字に関する質問 • 論文のタイトル “How Modular Should

    Neural Networks Be” は次 のようなイメージ ◦ 左: 全部の質問に対応できるネットワークを学習する (最もModularityが低い) ◦ 中央: 色とカテゴリーというグループごとにネットワークを学習する ◦ 右: 各質問ごとに別々のネットワークを学習する (最もModularityが高い) 研究内容 1
  5. 結果 1 • グラフ(a)〜(d) ◦ 質問の種類 • 横軸 ◦ 全体の何割のデータで学

    習したか • 縦軸 ◦ 学習に登場しなかった類 似の質問の正答率 • 4色のバー ◦ 右に行くにつれて Modularityが高い