論文の概要: Understanding Gender and Racial Disparities in Image Recognition Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09211v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 01:05:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 22:38:09.870174
• Title: Understanding Gender and Racial Disparities in Image Recognition Models
• Title（参考訳）: 画像認識モデルにおける性差と人種差の理解
• Authors: Rohan Mahadev, Anindya Chakravarti
• Abstract要約: クロスエントロピーを用いたマルチラベルソフトマックスの損失を,多ラベル分類問題における二進的クロスエントロピーの代わりに損失関数として検討する。 MR2データセットを用いて、モデル結果の公平性を評価し、モデルのアクティベーションを見て誤りを解釈し、可能な修正を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large scale image classification models trained on top of popular datasets such as Imagenet have shown to have a distributional skew which leads to disparities in prediction accuracies across different subsections of population demographics. A lot of approaches have been made to solve for this distributional skew using methods that alter the model pre, post and during training. We investigate one such approach - which uses a multi-label softmax loss with cross-entropy as the loss function instead of a binary cross-entropy on a multi-label classification problem on the Inclusive Images dataset which is a subset of the OpenImages V6 dataset. We use the MR2 dataset, which contains images of people with self-identified gender and race attributes to evaluate the fairness in the model outcomes and try to interpret the mistakes by looking at model activations and suggest possible fixes.
• Abstract（参考訳）: Imagenetのような一般的なデータセット上でトレーニングされた大規模な画像分類モデルでは、分布スキューが示されており、人口人口の異なる部分の予測精度に差が生じている。 モデル前、後、およびトレーニング中に変更する手法を用いて、この分散スキューを解決するための多くのアプローチが作成されている。 本研究では,openimages v6データセットのサブセットであるインクルーシブイメージデータセット上のマルチラベル分類問題に対するバイナリクロスエントロピーではなく,クロスエントロピーを伴うマルチラベルソフトマックスロスを損失関数として使用する手法について検討する。 MR2データセットは、自己識別された性別と人種特性を持つ人々の画像を含み、モデル結果の公平さを評価し、モデルのアクティベーションを見て誤りを解釈し、修正を提案する。

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