論文の概要: Towards Robust Classification Model by Counterfactual and Invariant Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01127v2
• Date: Thu, 3 Jun 2021 06:14:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-05 07:31:25.447671
• Title: Towards Robust Classification Model by Counterfactual and Invariant Data Generation
• Title（参考訳）: 反実および不変データ生成によるロバスト分類モデルの構築
• Authors: Chun-Hao Chang, George Alexandru Adam, Anna Goldenberg
• Abstract要約: 純粋さは、一部の特徴がラベルと相関するが因果関係がないときに起こる。 本稿では2つのデータ生成プロセスを提案する。 我々のデータ生成は、スプリアス相関が壊れたときの精度で最先端の手法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.488317734152585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the success of machine learning applications in science, industry, and society in general, many approaches are known to be non-robust, often relying on spurious correlations to make predictions. Spuriousness occurs when some features correlate with labels but are not causal; relying on such features prevents models from generalizing to unseen environments where such correlations break. In this work, we focus on image classification and propose two data generation processes to reduce spuriousness. Given human annotations of the subset of the features responsible (causal) for the labels (e.g. bounding boxes), we modify this causal set to generate a surrogate image that no longer has the same label (i.e. a counterfactual image). We also alter non-causal features to generate images still recognized as the original labels, which helps to learn a model invariant to these features. In several challenging datasets, our data generations outperform state-of-the-art methods in accuracy when spurious correlations break, and increase the saliency focus on causal features providing better explanations.
• Abstract（参考訳）: 科学、産業、社会全般における機械学習の応用の成功にもかかわらず、多くのアプローチは非破壊的であることが知られており、しばしば予測を行うために急激な相関に依存する。 このような特徴に依存することで、そのような相関関係が壊れている未発見の環境への一般化が妨げられる。 本研究では,画像分類に焦点をあてて2つのデータ生成プロセスを提案する。 ラベルに責任のある機能(causal)のサブセットの人間のアノテーションが与えられた場合(例えば) 境界ボックス) この因果集合を変更して、同じラベル(すなわち、もはや同じラベルを持たない代理画像を生成する。 counterfactual (複数形 counterfactuals) また、元のラベルとして認識されている画像を生成するために、非因果的特徴を変更し、これらの特徴に不変なモデルを学ぶのに役立ちます。 いくつかの挑戦的なデータセットでは、我々のデータ生成は、急激な相関が壊れたときの精度で最先端の手法より優れており、より優れた説明を提供する因果的特徴に焦点を絞っている。

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