論文の概要: Learning Bias-Invariant Representation by Cross-Sample Mutual Information Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05449v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 21:17:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-14 03:33:58.673409
• Title: Learning Bias-Invariant Representation by Cross-Sample Mutual Information Minimization
• Title（参考訳）: クロスサンプル相互情報最小化によるバイアス不変表現の学習
• Authors: Wei Zhu, Haitian Zheng, Haofu Liao, Weijian Li, Jiebo Luo
• Abstract要約: 対象タスクが誤用したバイアス情報を除去するために,クロスサンプル対逆脱バイアス法(CSAD)を提案する。 相関測定は, 対向的偏り評価において重要な役割を担い, クロスサンプル型相互情報推定器によって行われる。 我々は,提案手法の最先端手法に対する利点を検証するために,公開データセットの徹底的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.8735802150511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning algorithms mine knowledge from the training data and thus would likely inherit the dataset's bias information. As a result, the obtained model would generalize poorly and even mislead the decision process in real-life applications. We propose to remove the bias information misused by the target task with a cross-sample adversarial debiasing (CSAD) method. CSAD explicitly extracts target and bias features disentangled from the latent representation generated by a feature extractor and then learns to discover and remove the correlation between the target and bias features. The correlation measurement plays a critical role in adversarial debiasing and is conducted by a cross-sample neural mutual information estimator. Moreover, we propose joint content and local structural representation learning to boost mutual information estimation for better performance. We conduct thorough experiments on publicly available datasets to validate the advantages of the proposed method over state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムはトレーニングデータから知識を抽出するので、データセットのバイアス情報を継承する可能性が高い。 結果として、得られたモデルは一般化が悪く、現実の応用において決定過程を誤解させる結果となった。 本稿では,対象タスクが誤用するバイアス情報を,CSAD法を用いて除去することを提案する。 CSADは、特徴抽出器が生み出す潜在表現から切り離されたターゲット特徴とバイアス特徴を明示的に抽出し、ターゲット特徴とバイアス特徴の相関関係を発見して除去する。 相関測定は, 対向的偏り評価において重要な役割を担い, クロスサンプル型相互情報推定器によって行われる。 さらに,協調コンテンツと局所構造表現学習を提案し,相互情報量の推定と性能向上を図る。 我々は,提案手法の最先端手法に対する利点を検証するために,公開データセットの徹底的な実験を行った。

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