論文の概要: Towards Robust Visual Question Answering: Making the Most of Biased Samples via Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04563v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 11:05:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 14:58:24.222458
• Title: Towards Robust Visual Question Answering: Making the Most of Biased Samples via Contrastive Learning
• Title（参考訳）: ユビキタスな視覚的質問応答に向けて:コントラスト学習によるバイアス付きサンプルの活用
• Authors: Qingyi Si, Yuanxin Liu, Fandong Meng, Zheng Lin, Peng Fu, Yanan Cao, Weiping Wang and Jie Zhou
• Abstract要約: 我々は,ビザドサンプルを最大限に活用することで,ロバストなVQAモデルを構築するための新しいコントラスト学習手法 MMBS を提案する。 具体的には、元のトレーニングサンプルからスプリアス相関に関連する情報を排除し、比較学習のための正のサンプルを構築する。 我々は,OODデータセットのVQA-CP v2において,IDデータセットのVQA v2上での堅牢なパフォーマンスを維持しながら,競争性能を達成することで,コントリビューションを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.61762276179205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Models for Visual Question Answering (VQA) often rely on the spurious correlations, i.e., the language priors, that appear in the biased samples of training set, which make them brittle against the out-of-distribution (OOD) test data. Recent methods have achieved promising progress in overcoming this problem by reducing the impact of biased samples on model training. However, these models reveal a trade-off that the improvements on OOD data severely sacrifice the performance on the in-distribution (ID) data (which is dominated by the biased samples). Therefore, we propose a novel contrastive learning approach, MMBS, for building robust VQA models by Making the Most of Biased Samples. Specifically, we construct positive samples for contrastive learning by eliminating the information related to spurious correlation from the original training samples and explore several strategies to use the constructed positive samples for training. Instead of undermining the importance of biased samples in model training, our approach precisely exploits the biased samples for unbiased information that contributes to reasoning. The proposed method is compatible with various VQA backbones. We validate our contributions by achieving competitive performance on the OOD dataset VQA-CP v2 while preserving robust performance on the ID dataset VQA v2.
• Abstract（参考訳）: VQA(Visual Question Answering)のモデルは、しばしば、訓練セットの偏りのあるサンプルに現れる言語先行という、突発的な相関、すなわち、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)テストデータに対する脆さに依存する。 近年,偏りのあるサンプルがモデル学習に与える影響を低減し,この問題を克服する有望な進歩を遂げている。 しかし、これらのモデルでは、OODデータの改善により、(偏りのあるサンプルが支配する)IDデータの性能が著しく低下する、というトレードオフが明らかになっている。 そこで本研究では,ビザドサンプルを最大限に活用することで,ロバストなVQAモデルを構築するための新しいコントラスト学習手法 MMBS を提案する。 具体的には、元のトレーニングサンプルからスプリアス相関に関連する情報を排除し、比較学習のための正のサンプルを構築し、構築した正のサンプルをトレーニングに利用するためのいくつかの戦略を探求する。 モデルトレーニングにおけるバイアス付きサンプルの重要性を損なうのではなく、我々のアプローチは、推論に寄与するバイアス付きサンプルを正確に活用する。 提案手法は様々なVQAバックボーンと互換性がある。 我々は,OODデータセットのVQA-CP v2において,IDデータセットのVQA v2上での堅牢なパフォーマンスを維持しながら,競争性能を達成することで,コントリビューションを検証した。

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