論文の概要: Self-supervised debiasing using low rank regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05248v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 02:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 16:11:39.675882
• Title: Self-supervised debiasing using low rank regularization
• Title（参考訳）: 低位正規化を用いた自己監督型デバイアス
• Authors: Geon Yeong Park, Chanyong Jung, Sangmin Lee, Jong Chul Ye, Sang Wan Lee
• Abstract要約: 純粋な相関は、ディープニューラルネットワークの強いバイアスを引き起こし、一般化能力を損なう可能性がある。 ラベルのないサンプルと互換性のある自己監督型脱バイアスフレームワークを提案する。 注目すべきは,提案フレームワークが自己教師付き学習ベースラインの一般化性能を著しく向上させることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.84695042540525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spurious correlations can cause strong biases in deep neural networks, impairing generalization ability. While most existing debiasing methods require full supervision on either spurious attributes or target labels, training a debiased model from a limited amount of both annotations is still an open question. To address this issue, we investigate an interesting phenomenon using the spectral analysis of latent representations: spuriously correlated attributes make neural networks inductively biased towards encoding lower effective rank representations. We also show that a rank regularization can amplify this bias in a way that encourages highly correlated features. Leveraging these findings, we propose a self-supervised debiasing framework potentially compatible with unlabeled samples. Specifically, we first pretrain a biased encoder in a self-supervised manner with the rank regularization, serving as a semantic bottleneck to enforce the encoder to learn the spuriously correlated attributes. This biased encoder is then used to discover and upweight bias-conflicting samples in a downstream task, serving as a boosting to effectively debias the main model. Remarkably, the proposed debiasing framework significantly improves the generalization performance of self-supervised learning baselines and, in some cases, even outperforms state-of-the-art supervised debiasing approaches.
• Abstract（参考訳）: スプリアス相関はディープニューラルネットワークにおいて強いバイアスを引き起こし、一般化能力を妨げる可能性がある。 既存のデバイアス手法の多くは、スプリアス属性またはターゲットラベルの完全な監視を必要とするが、限定された両方のアノテーションからデバイアスモデルのトレーニングはまだ未解決の問題である。 この問題を解決するために、潜伏表現のスペクトル分析を用いて興味深い現象を考察する: 突発的に相関した属性は、ニューラルネットワークを低効率なランク表現を符号化する方向に誘導的にバイアスを与える。 また,ランクの正則化は,高度に相関した特徴を促進させる方法で,このバイアスを増幅できることを示した。 これらの知見を活かし,ラベルなしサンプルと互換性のある自己教師ありデバイアスフレームワークを提案する。 具体的には、まずバイアス付きエンコーダをランクの正規化とともに自己教師付きで事前訓練し、意味的ボトルネックとして、スプリアスに関連付けられた属性を学ぶようエンコーダを強制する。 このバイアスエンコーダは、下流タスクでバイアスコンフリクトサンプルを発見して重み付けするために使用され、メインモデルを効果的にデバイアスするのに役立つ。 特筆すべきは、提案された脱バイアスフレームワークは、自己教師付き学習ベースラインの一般化性能を著しく向上させ、場合によっては最先端の脱バイアスアプローチよりも優れていることである。

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