論文の概要: Finding and Fixing Spurious Patterns with Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02112v1
- Date: Thu, 3 Jun 2021 20:07:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 13:12:14.004808
- Title: Finding and Fixing Spurious Patterns with Explanations
- Title（参考訳）: 説明付きスプリアスパターンの発見と修正
- Authors: Gregory Plumb, Marco Tulio Ribeiro, Ameet Talwalkar
- Abstract要約: 画像分類器のスプリアスパターンを識別・緩和するためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
人を隠すとテニスラケットの予測が63%の時間変化する」といったパターンが見つかる。
そして、パターンが刺激的であれば、新しい形式のデータ拡張によってそれを緩和します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.591545536354621
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning models often use spurious patterns such as "relying on the
presence of a person to detect a tennis racket," which do not generalize. In
this work, we present an end-to-end pipeline for identifying and mitigating
spurious patterns for image classifiers. We start by finding patterns such as
"the model's prediction for tennis racket changes 63% of the time if we hide
the people." Then, if a pattern is spurious, we mitigate it via a novel form of
data augmentation. We demonstrate that this approach identifies a diverse set
of spurious patterns and that it mitigates them by producing a model that is
both more accurate on a distribution where the spurious pattern is not helpful
and more robust to distribution shift.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは多くの場合、一般化しない「テニスラケットを検出するために人が存在すること」のようなスプリアスパターンを用いる。
本稿では,画像分類器のスプリアスパターンを識別・緩和するためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
モデルによるテニスラケットの予測は、人々が隠れている場合の63%の時間変化」のようなパターンを見つけることから始める。
そして、もしパターンがスプリアスであれば、新しい形式のデータ拡張によって緩和します。
我々は,このアプローチが多様なスプリアスパターンを識別し,スプリアスパターンが役に立たず,分散シフトにロバストな分布において,より精度の高いモデルを作ることによって,それらを軽減することを実証する。
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