論文の概要: Towards causally linking architectural parametrizations to algorithmic bias in neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03750v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 20:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 18:09:09.076692
• Title: Towards causally linking architectural parametrizations to algorithmic bias in neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるアーキテクチャパラメトリゼーションとアルゴリズムバイアスの因果関係
• Authors: Hao Liang, Josue Ortega Caro, Vikram Maheshri, Ankit B. Patel, Guha Balakrishnan
• Abstract要約: トレーニングデータセットバイアスは、ニューラルネットワークのアルゴリズムバイアスを説明する際に最も精査された要因である。 本研究では、CNNの1層であっても、CNNハイパーパラメータ(畳み込みカーネルサイズ)を変更することで、学習した特徴(周波数内容)の基本的な特性を変えるだけでなく、データサブグループ(レース/ジェンダー人口)間で、この変化が著しく変化することを示す。 我々のフレームワークは実験的であり、ネットワークの複数のバージョンは特定のハイパーパラメータへの介入で訓練され、その結果、この選択がパフォーマンスバイアスに与える影響を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.200529652827429
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Training dataset biases are by far the most scrutinized factors when explaining algorithmic biases of neural networks. In contrast, hyperparameters related to the neural network architecture, e.g., the number of layers or choice of activation functions, have largely been ignored even though different network parameterizations are known to induce different implicit biases over learned features. For example, convolutional kernel size has been shown to bias CNNs towards different frequencies. In order to study the effect of these hyperparameters, we designed a causal framework for linking an architectural hyperparameter to algorithmic bias. Our framework is experimental, in that several versions of a network are trained with an intervention to a specific hyperparameter, and the resulting causal effect of this choice on performance bias is measured. We focused on the causal relationship between sensitivity to high-frequency image details and face analysis classification performance across different subpopulations (race/gender). In this work, we show that modifying a CNN hyperparameter (convolutional kernel size), even in one layer of a CNN, will not only change a fundamental characteristic of the learned features (frequency content) but that this change can vary significantly across data subgroups (race/gender populations) leading to biased generalization performance even in the presence of a balanced dataset.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータセットバイアスは、ニューラルネットワークのアルゴリズムバイアスを説明する際に最も精査された要因である。 対照的に、ニューラルネットワークアーキテクチャに関連するハイパーパラメータ(例えば、レイヤの数やアクティベーション関数の選択など)は、異なるネットワークパラメータ化が学習した特徴に対して異なる暗黙バイアスを引き起こすことが知られているにもかかわらず、ほとんど無視されている。 例えば、畳み込みカーネルのサイズはcnnを異なる周波数に偏らせることが示されている。 これらのハイパーパラメータの効果を研究するために,アーキテクチャハイパーパラメータをアルゴリズムバイアスにリンクするための因果的枠組みを設計した。 我々のフレームワークは実験的であり、ネットワークのいくつかのバージョンは特定のハイパーパラメーターに介入してトレーニングされ、この選択によるパフォーマンスバイアスに対する因果効果が測定される。 我々は,高頻度画像に対する感度と,異なるサブポピュレーション(レース/ジェンダー)における顔分析性能の因果関係に着目した。 本研究では,cnnの1層であっても,cnnハイパーパラメータ(畳み込みカーネルサイズ)を変更することで,学習された特徴(頻度コンテンツ)の基本特性を変化させるだけでなく,この変化がデータサブグループ(競合/生成者集団)間で著しく変化し,バランスの取れたデータセットが存在する場合でも偏りのある一般化性能をもたらすことを示す。

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