論文の概要: Adversarial Counterfactual Augmentation: Application in Alzheimer's Disease Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07815v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 12:11:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-03-17 00:20:15.337380
• Title: Adversarial Counterfactual Augmentation: Application in Alzheimer's Disease Classification
• Title（参考訳）: 対人対人増悪:アルツハイマー病の分類における応用
• Authors: Tian Xia, Pedro Sanchez, Chen Qin, Sotirios A. Tsaftaris
• Abstract要約: 逆プロパゲーションにより、生成器の入力テキスト条件係数と下流テキスト条件分類器を更新する対角ゲームを構築する。 提案手法は,テスト精度を向上し,突発的相関を緩和できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.396331077506296
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data augmentation has been widely used in deep learning to reduce over-fitting and improve the robustness of models. However, traditional data augmentation techniques, e.g., rotation, cropping, flipping, etc., do not consider \textit{semantic} transformations, e.g., changing the age of a brain image. Previous works tried to achieve semantic augmentation by generating \textit{counterfactuals}, but they focused on how to train deep generative models and randomly created counterfactuals with the generative models without considering which counterfactuals are most \textit{effective} for improving downstream training. Different from these approaches, in this work, we propose a novel adversarial counterfactual augmentation scheme that aims to find the most \textit{effective} counterfactuals to improve downstream tasks with a pre-trained generative model. Specifically, we construct an adversarial game where we update the input \textit{conditional factor} of the generator and the downstream \textit{classifier} with gradient backpropagation alternatively and iteratively. The key idea is to find conditional factors that can result in \textit{hard} counterfactuals for the classifier. This can be viewed as finding the `\textit{weakness}' of the classifier and purposely forcing it to \textit{overcome} its weakness via the generative model. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, we validate the method with the classification of Alzheimer's Disease (AD) as the downstream task based on a pre-trained brain ageing synthesis model. We show the proposed approach improves test accuracy and can alleviate spurious correlations. Code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は、過剰フィッティングを減らし、モデルの堅牢性を改善するために、ディープラーニングで広く使われている。 しかし、ローテーション、トリミング、フリップなど伝統的なデータ拡張技術では、例えば、脳画像の年齢を変更するような \textit{semantic} 変換は考慮していない。 従来の研究は,「textit{counterfactuals」を生成することによって意味増強を実現しようとしたが,下流トレーニングを改善するために最も「textit{ Effective}」がどれかを考えることなく,深層生成モデルを訓練し,無作為生成モデルで反事実をランダムに生成する方法に焦点をあてた。 これらのアプローチとは違って,本研究では,事前学習した生成モデルを用いて下流タスクを改善するために,最も\textit{effective} な逆元を見つけることを目的とした,新しい逆相反相加法を提案する。 具体的には、ジェネレータの入力 \textit{conditional factor} と下流 \textit{classifier} を、勾配バックプロパゲーションを交互かつ反復的に更新する逆ゲームを構築する。 鍵となる考え方は、分類器の \textit{hard} の反ファクトとなる条件因子を見つけることである。 これは分類器の `\textit{weakness}' を見つけ、意図的に生成モデルを通じてその弱値を \textit{overcome} に強制すると見なすことができる。 提案手法の有効性を実証するために,前訓練した脳老化合成モデルに基づいて,アルツハイマー病(AD)を下流課題として分類し,本手法の有効性を検証した。 提案手法はテスト精度を向上し,素早い相関を緩和できることを示す。 コードは受理時にリリースされる。

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