Counterfactual Samples Synthesizing for Robust Visual Question Answering相關知識和理解
首先是生成對抗網絡GAN，然後關於減輕語言偏見的方法有：1）基於對抗的，2）基於融合的，最後是關於CSS（反事實的） 生成對抗網絡GAN 首先生成對抗網絡的想法是：生成網絡G儘量生成真實的圖片去欺騙辨別網絡D，辨別網絡D儘量辨別出G生成的假圖像和真實圖像，二者對抗進行，提高模型性能。其缺點在於：1）不適合文本的離散數據，2）不容易找到對抗後的平衡點，3）訓練過程不穩定。 基於嵌入的減少語言偏見的方
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