論文の概要: DASH: Visual Analytics for Debiasing Image Classification via User-Driven Synthetic Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06357v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 00:44:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-15 13:56:43.613450
• Title: DASH: Visual Analytics for Debiasing Image Classification via User-Driven Synthetic Data Augmentation
• Title（参考訳）: DASH: ユーザ駆動合成データ拡張による画像分類の曖昧化のためのビジュアル分析
• Authors: Bum Chul Kwon, Jungsoo Lee, Chaeyeon Chung, Nyoungwoo Lee, Ho-Jin Choi, Jaegul Choo
• Abstract要約: 画像分類モデルは、訓練データにおいて、入力特徴と出力クラスとの間の無関係な共起に基づいてクラスを予測することをしばしば学習する。 我々は、望ましくない相関を「データバイアス」と呼び、データバイアスを引き起こす視覚的特徴を「バイアス要因」と呼んでいる。 人間の介入なしにバイアスを自動的に識別し緩和することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.780618650580923
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image classification models often learn to predict a class based on irrelevant co-occurrences between input features and an output class in training data. We call the unwanted correlations "data biases," and the visual features causing data biases "bias factors." It is challenging to identify and mitigate biases automatically without human intervention. Therefore, we conducted a design study to find a human-in-the-loop solution. First, we identified user tasks that capture the bias mitigation process for image classification models with three experts. Then, to support the tasks, we developed a visual analytics system called DASH that allows users to visually identify bias factors, to iteratively generate synthetic images using a state-of-the-art image-to-image translation model, and to supervise the model training process for improving the classification accuracy. Our quantitative evaluation and qualitative study with ten participants demonstrate the usefulness of DASH and provide lessons for future work.
• Abstract（参考訳）: 画像分類モデルは、訓練データにおける入力特徴と出力クラスの間の無関係な共起に基づいてクラスを予測することをしばしば学習する。 我々は不必要な相関を「データバイアス」と呼び、データバイアスの原因となる視覚的特徴を「バイアス要因」と呼ぶ。 人的介入なしに自動的にバイアスを識別し緩和することは困難である。 そこで我々は,ループ内ヒューマンソリューションを探索する設計研究を行った。 まず,3人の専門家による画像分類モデルのバイアス緩和過程を捉えるユーザタスクを特定した。 そこで我々は,そのタスクを支援するため,視覚分析システムdashを開発し,バイアス要因を視覚的に識別し,最先端の画像から画像への翻訳モデルを用いて合成画像を繰り返し生成し,分類精度を向上させるためのモデルトレーニングプロセスを監督する。 10名の被験者による定量的評価と質的研究は,DASHの有用性を示し,今後の研究の教訓を提供する。

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