論文の概要: Generative Bias for Robust Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00690v3
• Date: Wed, 22 Mar 2023 07:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 03:41:35.147284
• Title: Generative Bias for Robust Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 頑健な視覚質問応答のための生成バイアス
• Authors: Jae Won Cho, Dong-jin Kim, Hyeonggon Ryu, In So Kweon
• Abstract要約: 本稿では,GenB と呼ばれる対象モデルから直接バイアスモデルを学習するための生成手法を提案する。 特に、GenBは、敵の目的と知識の蒸留を組み合わせることで、ターゲットモデルのバイアスを学習するために生成ネットワークを使用している。 提案手法がVQA-CP2, VQA-CP1, GQA-OOD, VQA-CEなどの様々なVQAバイアスデータセットに与える影響を広範囲にわたる実験により明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.42555378660653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of Visual Question Answering (VQA) is known to be plagued by the issue of VQA models exploiting biases within the dataset to make its final prediction. Various previous ensemble based debiasing methods have been proposed where an additional model is purposefully trained to be biased in order to train a robust target model. However, these methods compute the bias for a model simply from the label statistics of the training data or from single modal branches. In this work, in order to better learn the bias a target VQA model suffers from, we propose a generative method to train the bias model directly from the target model, called GenB. In particular, GenB employs a generative network to learn the bias in the target model through a combination of the adversarial objective and knowledge distillation. We then debias our target model with GenB as a bias model, and show through extensive experiments the effects of our method on various VQA bias datasets including VQA-CP2, VQA-CP1, GQA-OOD, and VQA-CE, and show state-of-the-art results with the LXMERT architecture on VQA-CP2.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)のタスクは、データセット内のバイアスを利用して最終的な予測を行うVQAモデルの問題に悩まされていることが知られている。 各種のアンサンブルに基づくデバイアス法が提案され、ロバストなターゲットモデルを訓練するために、追加モデルにバイアスを与えるように意図的に訓練されている。 しかし、これらの手法は、トレーニングデータのラベル統計や単一のモーダル分岐からモデルに対するバイアスを計算する。 本研究では,対象のVQAモデルが抱えるバイアスをよりよく学習するために,ターゲットモデル(GenB)から直接バイアスモデルを学習するための生成法を提案する。 特に、genbは生成ネットワークを使用して、対象モデルのバイアスを、敵の目的と知識の蒸留の組み合わせを通して学習する。 次に、GenBをバイアスモデルとしてターゲットモデルをデバイアス化し、VQA-CP2、VQA-CP1、GQA-OOD、VQA-CEなどの様々なVQAバイアスデータセットに対する手法の効果を広範な実験を通して示し、VQA-CP2上のLXMERTアーキテクチャによる最先端の結果を示す。

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