論文の概要: Is More Data All You Need? A Causal Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02409v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 08:02:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 03:36:42.512069
• Title: Is More Data All You Need? A Causal Exploration
• Title（参考訳）: 必要なデータはすべて必要か? 因果的探究
• Authors: Athanasios Vlontzos, Hadrien Reynaud, Bernhard Kainz
• Abstract要約: 因果分析は、医療や経済学において、行動や政策の影響についての洞察を得るためにしばしば用いられる。 本稿では,データセット介入が画像分類モデルの出力に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.756600446882457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Curating a large scale medical imaging dataset for machine learning applications is both time consuming and expensive. Balancing the workload between model development, data collection and annotations is difficult for machine learning practitioners, especially under time constraints. Causal analysis is often used in medicine and economics to gain insights about the effects of actions and policies. In this paper we explore the effect of dataset interventions on the output of image classification models. Through a causal approach we investigate the effects of the quantity and type of data we need to incorporate in a dataset to achieve better performance for specific subtasks. The main goal of this paper is to highlight the potential of causal analysis as a tool for resource optimization for developing medical imaging ML applications. We explore this concept with a synthetic dataset and an exemplary use-case for Diabetic Retinopathy image analysis.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アプリケーションのための大規模な医療画像データセットの算出には時間と費用がかかる。 モデル開発、データ収集、アノテーション間のワークロードのバランスをとることは、機械学習の実践者、特に時間の制約下では難しい。 因果分析は医療や経済学において、行動や政策の影響についての洞察を得るためにしばしば用いられる。 本稿では,画像分類モデルの出力に対するデータセット介入の効果について検討する。 因果的アプローチを通じて、特定のサブタスクのパフォーマンスを向上させるためにデータセットに組み込む必要があるデータの量とタイプの影響を調査します。 本研究の目的は,医療画像MLアプリケーション開発のための資源最適化ツールとしての因果解析の可能性を明らかにすることである。 この概念を合成データセットと糖尿病網膜症画像解析の例題を用いて検討する。

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