論文の概要: Epistemic Uncertainty-Weighted Loss for Visual Bias Mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09389v1
- Date: Wed, 20 Apr 2022 11:01:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-21 18:10:39.484922
- Title: Epistemic Uncertainty-Weighted Loss for Visual Bias Mitigation
- Title（参考訳）: 視覚バイアス軽減のためのてんかん性不確かさ重み付き損失
- Authors: Rebecca S Stone, Nishant Ravikumar, Andrew J Bulpitt, David C Hogg
- Abstract要約: 偏見の存在を完全に無視する探索手法の妥当性を論じる。
本手法は、バイアスベンチマークデータセットや実世界の顔検出問題において、視覚バイアスを緩和する可能性があることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.427639528860287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural networks are highly susceptible to learning biases in visual
data. While various methods have been proposed to mitigate such bias, the
majority require explicit knowledge of the biases present in the training data
in order to mitigate. We argue the relevance of exploring methods which are
completely ignorant of the presence of any bias, but are capable of identifying
and mitigating them. Furthermore, we propose using Bayesian neural networks
with an epistemic uncertainty-weighted loss function to dynamically identify
potential bias in individual training samples and to weight them during
training. We find a positive correlation between samples subject to bias and
higher epistemic uncertainties. Finally, we show the method has potential to
mitigate visual bias on a bias benchmark dataset and on a real-world face
detection problem, and we consider the merits and weaknesses of our approach.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、視覚データのバイアスの学習に非常に影響を受けやすい。
このようなバイアスを軽減するために様々な方法が提案されているが、大多数はトレーニングデータに存在するバイアスの明示的な知識を必要とする。
我々は、バイアスの存在を全く知らないが、それらを識別し緩和することができる手法を探索することの関連性を議論する。
さらに,個々のトレーニングサンプルの潜在的なバイアスを動的に同定し,トレーニング中に重み付けするために,てんかん性不確実性重み付き損失関数を持つベイズニューラルネットワークを提案する。
バイアスを受けるサンプルと認識の不確実性が高いサンプルとの間には正の相関関係が見いだされる。
最後に,バイアスベンチマークデータセットと実世界の顔検出問題において,視覚バイアスを軽減できる可能性を示し,本手法のメリットと弱点について考察する。
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