論文の概要: Towards a More Rigorous Science of Blindspot Discovery in Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04104v2
• Date: Fri, 14 Apr 2023 04:49:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 17:02:43.630066
• Title: Towards a More Rigorous Science of Blindspot Discovery in Image Models
• Title（参考訳）: 画像モデルにおける盲点発見のより厳密な科学に向けて
• Authors: Gregory Plumb, Nari Johnson, \'Angel Alexander Cabrera, Ameet Talwalkar
• Abstract要約: 我々はBlindspot Discovery Methods(BDM)を評価するための新しいフレームワークを紹介する。 SpotCheckは、合成画像データセットを使用して、既知の盲点を持つモデルと、2D画像表現を使用する新しいBDMであるPlaneSpotをトレーニングする。 以上の結果から,BDM設計と評価の今後の取り組みに期待できる方向がいくつか示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.731343376153152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A growing body of work studies Blindspot Discovery Methods ("BDM"s): methods that use an image embedding to find semantically meaningful (i.e., united by a human-understandable concept) subsets of the data where an image classifier performs significantly worse. Motivated by observed gaps in prior work, we introduce a new framework for evaluating BDMs, SpotCheck, that uses synthetic image datasets to train models with known blindspots and a new BDM, PlaneSpot, that uses a 2D image representation. We use SpotCheck to run controlled experiments that identify factors that influence BDM performance (e.g., the number of blindspots in a model, or features used to define the blindspot) and show that PlaneSpot is competitive with and in many cases outperforms existing BDMs. Importantly, we validate these findings by designing additional experiments that use real image data from MS-COCO, a large image benchmark dataset. Our findings suggest several promising directions for future work on BDM design and evaluation. Overall, we hope that the methodology and analyses presented in this work will help facilitate a more rigorous science of blindspot discovery.
• Abstract（参考訳）: 目隠し点発見法(bdm)とは、画像分類器の動作が著しく悪化するデータのサブセットを、意味的に有意義な部分集合(つまり、人間の理解可能な概念によって結合される)を見つけるために画像埋め込みを使用する手法である。 先行作業で観測されたギャップに触発され、2次元画像表現を使用する新しいBDMであるPlaneSpotと、既知の盲点を持つモデルのトレーニングに合成画像データセットを使用するSpotCheckという、BDMを評価する新しいフレームワークを導入する。 私たちはSpotCheckを使用して、BDMのパフォーマンスに影響を与える要因(例えば、モデル内の盲点の数や、盲点を定義するのに使用される機能)を識別する制御された実験を行い、PlaneSpotが既存のBDMと競合し、多くの場合、性能が優れていることを示す。 重要なことは、大規模な画像ベンチマークデータセットであるMS-COCOの実際の画像データを用いた追加実験を設計し、これらの結果を検証することである。 以上の結果から,BDM設計と評価の今後の取り組みに期待できる方向がいくつか示唆された。 全体として、この研究で提示された方法論と分析が、より厳密な盲点発見の科学を促進することを願っている。

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