論文の概要: Improving deep neural network generalization and robustness to background bias via layer-wise relevance propagation optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00232v7
• Date: Wed, 10 Jan 2024 20:20:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 04:26:40.100695
• Title: Improving deep neural network generalization and robustness to background bias via layer-wise relevance propagation optimization
• Title（参考訳）: 層間相関伝播最適化によるディープニューラルネットワークの一般化と背景バイアスに対するロバスト性の改善
• Authors: Pedro R. A. S. Bassi, Sergio S. J. Dertkigil and Andrea Cavalli
• Abstract要約: 画像の背景の特徴は、背景バイアスを表す画像のクラスと飛躍的に相関する。 標準的な評価データセットでうまく機能するが、現実のデータにはあまり一般化しないディープニューラルネットワーク(DNN)。 本研究では, LRPヒートマップの最適化により, 背景バイアスの影響を最小限に抑えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Features in images' backgrounds can spuriously correlate with the images' classes, representing background bias. They can influence the classifier's decisions, causing shortcut learning (Clever Hans effect). The phenomenon generates deep neural networks (DNNs) that perform well on standard evaluation datasets but generalize poorly to real-world data. Layer-wise Relevance Propagation (LRP) explains DNNs' decisions. Here, we show that the optimization of LRP heatmaps can minimize the background bias influence on deep classifiers, hindering shortcut learning. By not increasing run-time computational cost, the approach is light and fast. Furthermore, it applies to virtually any classification architecture. After injecting synthetic bias in images' backgrounds, we compared our approach (dubbed ISNet) to eight state-of-the-art DNNs, quantitatively demonstrating its superior robustness to background bias. Mixed datasets are common for COVID-19 and tuberculosis classification with chest X-rays, fostering background bias. By focusing on the lungs, the ISNet reduced shortcut learning. Thus, its generalization performance on external (out-of-distribution) test databases significantly surpassed all implemented benchmark models.
• Abstract（参考訳）: 画像の背景の特徴は、背景バイアスを表す画像のクラスと飛躍的に相関する。 それらは分類器の決定に影響を与え、近距離学習(clever hans effect)を引き起こす。 この現象は、標準的な評価データセットでよく機能する深層ニューラルネットワーク(DNN)を生成する。 レイヤワイド・レバレンス・プロパゲーション(LRP)はDNNの決定を説明する。 本稿では,LRPヒートマップの最適化により,深層分類器の背景バイアスの影響を最小限に抑えることができ,ショートカット学習を阻害できることを示す。 実行時の計算コストを増加させないことで、アプローチは軽量かつ高速になる。 さらに、事実上どんな分類アーキテクチャにも適用される。 画像の背景に合成バイアスを注入した後、我々のアプローチ(ISNet)を8つの最先端DNNと比較し、背景バイアスに優れた堅牢性を定量的に示す。 混合データセットは、背景バイアスを助長する胸部x線によるcovid-19と結核の分類に共通している。 肺に焦点を当てることで、ISNetはショートカット学習を減らした。 したがって、外部(配布外)テストデータベースにおける一般化性能は、実装されたベンチマークモデル全てを大幅に上回った。

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