論文の概要: DebiasBench: Benchmark for Fair Comparison of Debiasing in Image
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03680v1
- Date: Wed, 8 Jun 2022 05:24:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 02:02:26.778617
- Title: DebiasBench: Benchmark for Fair Comparison of Debiasing in Image
Classification
- Title（参考訳）: debiasbench:画像分類におけるdebiasingの公正比較のためのベンチマーク
- Authors: Jungsoo Lee, Juyoung Lee, Sanghun Jung, Jaegul Choo
- Abstract要約: 私たちは5つのデータセットと7つのデバイアスメソッドを含むDebiasBenchというベンチマークを構築しました。
我々は,それぞれ異なるデータセットにおいて,最先端の手法が最適であることを示す。
我々は、デビアスベンチにおける既存のデバイアス法の実装を公開し、将来の研究者が公正な比較を行うよう奨励する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.711865666774017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image classifiers often rely overly on peripheral attributes that have a
strong correlation with the target class (i.e., dataset bias) when making
predictions. Recently, a myriad of studies focus on mitigating such dataset
bias, the task of which is referred to as debiasing. However, these debiasing
methods often have inconsistent experimental settings (e.g., datasets and
neural network architectures). Additionally, most of the previous studies in
debiasing do not specify how they select their model parameters which involve
early stopping and hyper-parameter tuning. The goal of this paper is to
standardize the inconsistent experimental settings and propose a consistent
model parameter selection criterion for debiasing. Based on such unified
experimental settings and model parameter selection criterion, we build a
benchmark named DebiasBench which includes five datasets and seven debiasing
methods. We carefully conduct extensive experiments in various aspects and show
that different state-of-the-art methods work best in different datasets,
respectively. Even, the vanilla method, the method with no debiasing module,
also shows competitive results in datasets with low bias severity. We publicly
release the implementation of existing debiasing methods in DebiasBench to
encourage future researchers in debiasing to conduct fair comparisons and
further push the state-of-the-art performances.
- Abstract（参考訳）: 画像分類器は、予測を行う際にターゲットクラス(すなわちデータセットバイアス)と強い相関を持つ周辺属性に依存することが多い。
近年、数多くの研究が、デバイアス(debiasing)と呼ばれるそのようなデータセットバイアスの軽減に焦点を当てている。
しかしながら、これらのデバイアス法は、しばしば一貫性のない実験的な設定(例えばデータセットやニューラルネットワークアーキテクチャ)を持つ。
さらに、デバイアスの以前の研究の多くは、早期停止とハイパーパラメータチューニングを含むモデルパラメータをどのように選択するかを規定していない。
本稿では,不整合実験の設定を標準化し,デバイアスのモデルパラメータ選択基準を提案する。
このような統一的な実験設定とモデルパラメータ選択基準に基づいて、5つのデータセットと7つのデバイアスメソッドを含むdebiasbenchというベンチマークを構築した。
様々な側面において広範囲に実験を行い、それぞれ異なるデータセットで異なる最先端の手法が最適であることを示す。
たとえバニラ法はデバイアスモジュールを持たない手法であり、バイアスが低いデータセットの競合結果も示している。
我々はデビアスベンチにおける既存のデバイアス法の実装を公開し、デバイアス法の研究者が公正な比較を行い、最先端のパフォーマンスをさらに推し進めるよう奨励する。
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