深度神经网络中的快捷学习，Shortcut Learning in Deep Neural Networks

题目： Shortcut Learning in Deep Neural Networks

摘要：

深度学习引发了当前人工智能的兴起，是当今机器智能的主力。无数成功的故事在科学、工业和社会上迅速传播，但它的局限性直到最近才受到关注。从这个角度来看，我们试图提炼出有多少深度学习的问题可以被看作是同一个根本问题的不同症状:快捷学习。快捷方式是在标准基准上执行良好，但无法转换到更具挑战性的测试条件(如真实场景)的决策规则。相关的问题在比较心理学、教育学和语言学中都有所涉及，这表明快捷学习可能是学习系统的一个共同特征，无论是生物的还是人工的。基于这些观察，我们开发了一套模型解释和基准测试，强调了机器学习的最新进展，以提高从实验室到现实应用的鲁棒性和可移植性。