論文の概要: MIME: Minority Inclusion for Majority Group Enhancement of AI Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00746v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 22:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:09:28.583641
• Title: MIME: Minority Inclusion for Majority Group Enhancement of AI Performance
• Title（参考訳）: MIME: 主要グループによるAIパフォーマンス向上のためのマイナーインクルージョン
• Authors: Pradyumna Chari, Yunhao Ba, Shreeram Athreya, Achuta Kadambi
• Abstract要約: いくつかの論文では、マイノリティグループや社会規模でのテスト推論を改善するために、人工知能(AI)トレーニングデータにマイノリティグループを含めている。 一般的な誤解は、少数派が多数派だけではパフォーマンスを向上しないということである。 本稿では,少数派のサンプルを含め,多数派のテストエラーを改善できるという驚きの発見を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.231181719953953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several papers have rightly included minority groups in artificial intelligence (AI) training data to improve test inference for minority groups and/or society-at-large. A society-at-large consists of both minority and majority stakeholders. A common misconception is that minority inclusion does not increase performance for majority groups alone. In this paper, we make the surprising finding that including minority samples can improve test error for the majority group. In other words, minority group inclusion leads to majority group enhancements (MIME) in performance. A theoretical existence proof of the MIME effect is presented and found to be consistent with experimental results on six different datasets. Project webpage: https://visual.ee.ucla.edu/mime.htm/
• Abstract（参考訳）: いくつかの論文では、マイノリティグループや社会規模のテスト推論を改善するために、人工知能(AI)トレーニングデータにマイノリティグループを含めている。 社会全体は少数派と多数派の両方から成り立っている。 一般的な誤解は、少数派が多数派だけではパフォーマンスを向上しないということである。 本稿では,少数派のサンプルを含め,多数派のテストエラーを改善できるという驚きの発見を行う。 言い換えれば、少数派グループの参加は、パフォーマンスの多数派グループ拡張(MIME)につながる。 MIME効果の理論的存在証明が提示され、6つの異なるデータセットの実験結果と一致していることがわかった。 プロジェクトWebページ: https://visual.ee.ucla.edu/mime.htm/

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