• 従来の予測モデルでは何のデータを扱っているか不明なままI/Oの関係性からタスクを解いてい た⼀⽅、LIFTでは⽤いる変数が何であるかを⾃然⾔語で教えてタスクを解くことが可能 → 特徴量の名前を付けて学習することで性能向上に貢献 • Iris: 97%, MNIST: 98% , F-MNIST: 90%! (W/O Names) “When we have x1 = 1, x2 = 23, x3 = 3, x4 = 1, x5 = 19, what should be y value?” (Correct-Names I) “When we have native speaker=English speaker, course instructor=23, course=3, semester=summer, class size=19, how is the teaching performance?”