論文の概要: Discover the Unknown Biased Attribute of an Image Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14556v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 17:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 14:01:43.279681
• Title: Discover the Unknown Biased Attribute of an Image Classifier
• Title（参考訳）: 画像分類器の未知のバイアス属性を発見する
• Authors: Zhiheng Li, Chenliang Xu
• Abstract要約: 最近の研究では、AIアルゴリズムはデータからバイアスを学習する。 AIアルゴリズムのバイアスを特定することは緊急かつ不可欠である。 以前のバイアス識別パイプラインは、潜在的なバイアスを推測するために人間の専門家に依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.78368221108767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent works find that AI algorithms learn biases from data. Therefore, it is urgent and vital to identify biases in AI algorithms. However, the previous bias identification pipeline overly relies on human experts to conjecture potential biases (e.g., gender), which may neglect other underlying biases not realized by humans. To help human experts better find the AI algorithms' biases, we study a new problem in this work -- for a classifier that predicts a target attribute of the input image, discover its unknown biased attribute. To solve this challenging problem, we use a hyperplane in the generative model's latent space to represent an image attribute; thus, the original problem is transformed to optimizing the hyperplane's normal vector and offset. We propose a novel total-variation loss within this framework as the objective function and a new orthogonalization penalty as a constraint. The latter prevents trivial solutions in which the discovered biased attribute is identical with the target or one of the known-biased attributes. Extensive experiments on both disentanglement datasets and real-world datasets show that our method can discover biased attributes and achieve better disentanglement w.r.t. target attributes. Furthermore, the qualitative results show that our method can discover unnoticeable biased attributes for various object and scene classifiers, proving our method's generalizability for detecting biased attributes in diverse domains of images. The code is available at https://git.io/J3kMh.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究によると、AIアルゴリズムはデータからバイアスを学ぶ。 したがって、AIアルゴリズムのバイアスを特定することは緊急かつ不可欠である。 しかし、以前のバイアス識別パイプラインは、人間の専門家が潜在的なバイアス(例えば性別)を推測することに依存している。 人間の専門家がAIアルゴリズムのバイアスをよりよく見つけるのを助けるために、この研究で新しい問題を研究する。入力画像のターゲット属性を予測する分類器で、その未知のバイアス属性を発見する。 この課題を解決するために、生成モデルの潜時空間における超平面を用いて画像属性を表現するため、原問題は超平面の正規ベクトルとオフセットを最適化するために変換される。 目的関数として,この枠組みにおける新しい全変量損失と制約としての新たな直交ペナルティを提案する。 後者は、発見されたバイアス属性がターゲットまたは既知のバイアス属性の1つと同一であるような自明な解を防止する。 不等角化データセットと実世界のデータセットの両方に関する広範囲な実験により、偏りのある属性を発見し、より良い不等角化 w.r.t。 ターゲット属性。 さらに, 画像の様々な領域におけるバイアス属性を検出するための手法の一般化性を証明し, 様々なオブジェクトやシーンの分類器に対して有意なバイアス属性を検出できることを示す。 コードはhttps://git.io/j3kmhで入手できる。

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