論文の概要: RC2020 Report: Learning De-biased Representations with Biased Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06724v1
• Date: Fri, 14 May 2021 09:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-17 19:03:27.700365
• Title: RC2020 Report: Learning De-biased Representations with Biased Representations
• Title（参考訳）: RC2020報告:バイアス表現による非バイアス表現の学習
• Authors: Rwiddhi Chakraborty and Shubhayu Das
• Abstract要約: 本報告では,画像認識の応用領域における研究成果を再現する試みについて述べる。 バイアスドmnistデータセットで報告された結果を,本論文で報告した原値の1%以内に再現する。 偏りのあるMNISTデータセットに関して、論文の中心的主張を弱めるように見えるいくつかの追加結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As part of the ML Reproducibility Challenge 2020, we investigated the ICML 2020 paper "Learning De-biased Representations with Biased Representations" by Bahng et al., where the authors formalize and attempt to tackle the so called "cross bias generalization" problem with a new approach they introduce called ReBias. This report contains results of our attempts at reproducing the work in the application area of Image Recognition, specifically on the datasets biased MNIST and ImageNet. We compare ReBias with other methods - Vanilla, Biased, RUBi (as implemented by the authors), and conclude with a discussion concerning the validity of the claims made by the paper. We were able to reproduce results reported for the biased MNIST dataset to within 1% of the original values reported in the paper. Like the authors, we report results averaged over 3 runs. However, in a later section, we provide some additional results that appear to weaken the central claim of the paper with regards to the biased MNIST dataset. We were not able to reproduce results for ImageNet as in the original paper, but based on communication with the authors, provide a discussion as to the reasons for the same. This work attempts to be useful to other researchers aiming to use ReBias for their own research purposes, advising on certain possible pitfalls that may be encountered in the process.
• Abstract（参考訳）: ML Reproducibility Challenge 2020の一環として,BahngらによるICML 2020の論文 "Learning De-biased Representations with Biased Representations" を調査した。 本報告では,画像認識の応用領域,特にデータセットのバイアスed mnistとimagenetにおける作業の再現を試みた結果について報告する。 我々は、ReBiasをVanilla、Biased、RUBi(著者が実施した)といった他の手法と比較し、論文の主張の有効性に関する議論で結論づける。 偏りのあるMNISTデータセットの結果を、論文で報告された元の値の1%以内に再現することができた。 著者同様、平均3回以上の結果を報告します。 しかし、後段では、偏りのあるMNISTデータセットに関して、論文の中心的な主張を弱めるように見えるいくつかの追加結果を提供する。 元の論文のように、ImageNetの結果を再現することはできなかったが、著者とのコミュニケーションに基づいて、同じ理由について議論した。 この研究は、ReBiasを自身の研究目的に利用しようとする他の研究者にとって有用であり、プロセスで遭遇する可能性のある落とし穴について助言する。

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