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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,806 - 2,810 (5page)
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Recent advances in Transformer-based models have shown remarkable performance in text classification tasks. However, these models can be vulnerable to out-of-distribution (OOD) and adversarial attack scenarios. In this paper, we propose a robust Transformer model that leverages stochastic attention to improve its resilience against such challenges. By sampling attention weights from probability distributions during training, our model achieves better test accuracy on both in-distribution and OOD datasets, as well as adversarial attack datasets, compared to deterministic vanilla models. We conduct experiments using various text classification tasks, including sentiment analysis and news article classification. Our results demonstrate that the proposed model exhibits improved performance and reduced performance gap between in-distribution and OOD or adversarial attack datasets. In future work, we aim to investigate the effect of contextual priors and develop more advanced models for enhanced robustness.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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