論文の概要: Deep Generative Views to Mitigate Gender Classification Bias Across Gender-Race Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08382v1
• Date: Wed, 17 Aug 2022 16:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 12:17:31.037623
• Title: Deep Generative Views to Mitigate Gender Classification Bias Across Gender-Race Groups
• Title（参考訳）: 性別集団における性別分類バイアス軽減のための深部生成的視点
• Authors: Sreeraj Ramachandran and Ajita Rattani
• Abstract要約: 本稿では,性別・人種グループ間の偏見を低減し,分類精度を向上させるためのバイアス緩和戦略を提案する。 我々は、ジェンダー分類バイアスを軽減するために、生成的視点、構造化学習、そして明らかな学習の力を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Published studies have suggested the bias of automated face-based gender classification algorithms across gender-race groups. Specifically, unequal accuracy rates were obtained for women and dark-skinned people. To mitigate the bias of gender classifiers, the vision community has developed several strategies. However, the efficacy of these mitigation strategies is demonstrated for a limited number of races mostly, Caucasian and African-American. Further, these strategies often offer a trade-off between bias and classification accuracy. To further advance the state-of-the-art, we leverage the power of generative views, structured learning, and evidential learning towards mitigating gender classification bias. We demonstrate the superiority of our bias mitigation strategy in improving classification accuracy and reducing bias across gender-racial groups through extensive experimental validation, resulting in state-of-the-art performance in intra- and cross dataset evaluations.
• Abstract（参考訳）: 公表された研究は、性別分類群にまたがる顔に基づく自動性別分類アルゴリズムのバイアスを示唆している。 特に、女性や浅黒い肌の人々の不平等な精度が得られた。 性別分類のバイアスを軽減するため、視覚コミュニティはいくつかの戦略を開発した。 しかし、これらの緩和戦略の有効性は、主に白人とアフリカ系アメリカ人の限られた人種に対して実証されている。 さらに、これらの戦略はバイアスと分類精度のトレードオフをもたらすことが多い。 さらに, ジェンダー分類バイアスの軽減に向けて, 生成的視点, 構造化学習, 立証的学習の力を活用する。 本研究では,性別・人種グループ間の偏見を定量的に検証することにより,分類精度の向上と性別・人種グループ間の偏見低減におけるバイアス緩和戦略の優位性を実証する。

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