論文の概要: Simplicity Bias Leads to Amplified Performance Disparities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06641v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 15:24:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 15:41:09.470915
• Title: Simplicity Bias Leads to Amplified Performance Disparities
• Title（参考訳）: シンプルさのバイアスがパフォーマンスの格差を増幅する
• Authors: Samuel J. Bell and Levent Sagun
• Abstract要約: 異なるモデルがデータセットの異なる部分を見つけられるように、モデル固有の"難易度"について検討する。 難易度がグループ情報と相関すると、この難易度は相違点である。 この増幅係数を、モデルバイアスの役割をより深く理解することを目的とした、さまざまな設定で定量化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.60453031364566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The simple idea that not all things are equally difficult has surprising implications when applied in a fairness context. In this work we explore how "difficulty" is model-specific, such that different models find different parts of a dataset challenging. When difficulty correlates with group information, we term this difficulty disparity. Drawing a connection with recent work exploring the inductive bias towards simplicity of SGD-trained models, we show that when such a disparity exists, it is further amplified by commonly-used models. We quantify this amplification factor across a range of settings aiming towards a fuller understanding of the role of model bias. We also present a challenge to the simplifying assumption that "fixing" a dataset is sufficient to ensure unbiased performance.
• Abstract（参考訳）: すべてのことが同じくらい難しいわけではないという単純な考え方は、公正な文脈で適用すると驚くべき意味を持つ。 この研究では、異なるモデルがデータセットの異なる部分を見つけるように、"微分"がモデル固有である方法について検討する。 難易度がグループ情報と相関すると、この難易度差を言う。 SGD訓練モデルの単純さに対する帰納的偏見を探求する最近の研究と結びついて、そのような格差が存在する場合、一般的なモデルによってさらに増幅されることを示す。 この増幅係数を、モデルバイアスの役割のより深い理解を目指して、さまざまな設定で定量化する。 また,データセットの"修正"が偏りのないパフォーマンスを保証するには十分である,という仮定を単純化する上での課題も提示する。

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