Fugu-MT 論文翻訳(概要): No Subclass Left Behind: Fine-Grained Robustness in Coarse-Grained Classification Problems

論文の概要: No Subclass Left Behind: Fine-Grained Robustness in Coarse-Grained Classification Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12945v2
Date: Sun, 10 Apr 2022 23:01:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-21 02:10:17.439803
Title: No Subclass Left Behind: Fine-Grained Robustness in Coarse-Grained Classification Problems
Title（参考訳）: 下位クラスなし:粗粒分類問題における細粒ロバスト性
Authors: Nimit S. Sohoni, Jared A. Dunnmon, Geoffrey Angus, Albert Gu, Christopher R\'e
Abstract要約: 実世界の分類タスクでは、各クラスは、しばしば複数のよりきめ細かい「サブクラス」を含む。サブクラスラベルは頻繁に利用できないため、粗粒度のクラスラベルのみを使用してトレーニングされたモデルは、異なるサブクラス間で高い可変性能を示すことが多い。本稿では,サブクラスラベルが不明な場合でも,隠れ層化を計測・緩和するGEORGEを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.253644336965042
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In real-world classification tasks, each class often comprises multiple finer-grained "subclasses." As the subclass labels are frequently unavailable, models trained using only the coarser-grained class labels often exhibit highly variable performance across different subclasses. This phenomenon, known as hidden stratification, has important consequences for models deployed in safety-critical applications such as medicine. We propose GEORGE, a method to both measure and mitigate hidden stratification even when subclass labels are unknown. We first observe that unlabeled subclasses are often separable in the feature space of deep neural networks, and exploit this fact to estimate subclass labels for the training data via clustering techniques. We then use these approximate subclass labels as a form of noisy supervision in a distributionally robust optimization objective. We theoretically characterize the performance of GEORGE in terms of the worst-case generalization error across any subclass. We empirically validate GEORGE on a mix of real-world and benchmark image classification datasets, and show that our approach boosts worst-case subclass accuracy by up to 22 percentage points compared to standard training techniques, without requiring any prior information about the subclasses.
Abstract（参考訳）: 現実世界の分類タスクでは、各クラスは複数のより細かい「サブクラス」を含むことが多い。サブクラスラベルは頻繁に利用できないため、粗粒度のクラスラベルのみを使用してトレーニングされたモデルは、異なるサブクラス間で高い可変性能を示すことが多い。隠れ層化として知られるこの現象は、医療などの安全クリティカルな応用に展開されるモデルに重要な影響をもたらす。本稿では,サブクラスラベルが不明な場合でも,隠れ層化を計測・緩和するGEORGEを提案する。まず、ディープニューラルネットワークの特徴空間においてラベルなしのサブクラスはしばしば分離可能であることを観察し、この事実を利用してクラスタリング技術を用いてトレーニングデータのサブクラスラベルを推定する。次に,これらの近似サブクラスラベルを,分布的ロバストな最適化目標におけるノイズの監視の一形態として用いる。我々はGEORGEの性能を,どのサブクラスに対しても最悪の一般化誤差で特徴づける。我々はgeorgeを実世界とベンチマーク画像分類データセットの混合について実証的に検証し,本手法が,サブクラスに関する事前情報を必要とせずに,通常のトレーニング手法と比較して最大22ポイント高い精度でサブクラス精度を向上させることを示した。

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