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Enhance Multimodal Model Performance with Data Augmentation: Facebook Hateful Meme Challenge Solution

训练集 计算机科学 集合(抽象数据类型) 试验装置 人工智能 情态动词 深度学习 数据集 考试(生物学) 机器学习 试验数据 语音识别 自然语言处理 古生物学 化学 高分子化学 程序设计语言 生物
作者
Yang Li,Zinc Zhang,Hutchin Huang
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2105.13132
摘要

Hateful content detection is one of the areas where deep learning can and should make a significant difference. The Hateful Memes Challenge from Facebook helps fulfill such potential by challenging the contestants to detect hateful speech in multi-modal memes using deep learning algorithms. In this paper, we utilize multi-modal, pre-trained models VilBERT and Visual BERT. We improved models' performance by adding training datasets generated from data augmentation. Enlarging the training data set helped us get a more than 2% boost in terms of AUROC with the Visual BERT model. Our approach achieved 0.7439 AUROC along with an accuracy of 0.7037 on the challenge's test set, which revealed remarkable progress.
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