論文の概要: Front-door Adjustment via Style Transfer for Out-of-distribution Generalisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03063v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 15:43:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 15:47:07.339957
• Title: Front-door Adjustment via Style Transfer for Out-of-distribution Generalisation
• Title（参考訳）: アウトオブディストリビューション一般化のためのスタイル転送によるフロントドア調整
• Authors: Toan Nguyen, Kien Do, Duc Thanh Nguyen, Bao Duong, Thin Nguyen
• Abstract要約: 因果グラフを用いてOOD画像分類におけるデータ生成過程を定式化する。 統計的学習における画像Xが与えられたラベルYの予測P(Y|X)は因果効果P(Y|do(X))と、相反する特徴によって引き起こされる刺激効果の両方によって形成されることを示す。 本稿では,正面調整による共同創設者の刺激効果を軽減することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.998592702137858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) generalisation aims to build a model that can well generalise its learnt knowledge from source domains to an unseen target domain. However, current image classification models often perform poorly in the OOD setting due to statistically spurious correlations learning from model training. From causality-based perspective, we formulate the data generation process in OOD image classification using a causal graph. On this graph, we show that prediction P(Y|X) of a label Y given an image X in statistical learning is formed by both causal effect P(Y|do(X)) and spurious effects caused by confounding features (e.g., background). Since the spurious features are domain-variant, the prediction P(Y|X) becomes unstable on unseen domains. In this paper, we propose to mitigate the spurious effect of confounders using front-door adjustment. In our method, the mediator variable is hypothesized as semantic features that are essential to determine a label for an image. Inspired by capability of style transfer in image generation, we interpret the combination of the mediator variable with different generated images in the front-door formula and propose novel algorithms to estimate it. Extensive experimental results on widely used benchmark datasets verify the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood) 一般化は、ソースドメインから学習した知識を十分に一般化したモデルの構築を目的としている。 しかし、現在の画像分類モデルは、モデルトレーニングから学習した統計的に突発的な相関関係のため、OOD設定ではよく機能しない。 因果グラフを用いてOOD画像分類におけるデータ生成過程を定式化する。 このグラフでは、統計的学習における画像Xを与えられたラベルYの予測P(Y|X)が、因果効果P(Y|do(X))と、相反する特徴(例えば背景)に起因する刺激効果の両方によって形成されることを示す。 突発的特徴は領域不変であるため、予測 P(Y|X) は見えない領域で不安定となる。 本稿では,共同設立者のフロントドア調整によるスプリアス効果を軽減することを提案する。 本手法では,画像のラベルを決定するのに不可欠なセマンティックな特徴としてメディエータ変数を仮定する。 画像生成におけるスタイル転送の能力に触発されて,様々な生成画像と媒介変数の組み合わせをフロントドア式で解釈し,推定する新しいアルゴリズムを提案する。 ベンチマークデータセットの広範な実験結果から,本手法の有効性を確認した。

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