論文の概要: Shortcut Detection with Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04246v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 18:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 15:17:47.727505
• Title: Shortcut Detection with Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダによる近道検出
• Authors: Nicolas M. M\"uller, Simon Roschmann, Shahbaz Khan, Philip Sperl, Konstantin B\"ottinger
• Abstract要約: 可変オートエンコーダ(VAE)を利用した画像および音声データセットのショートカット検出手法を提案する。 VAEの潜在空間における特徴のゆがみにより、データセット内の相関関係を発見し、MLショートカットに対して半自動評価することができる。 本手法の適用性を実世界のいくつかのデータセットに適用し,これまで発見されていないショートカットを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3174512123890016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For real-world applications of machine learning (ML), it is essential that models make predictions based on well-generalizing features rather than spurious correlations in the data. The identification of such spurious correlations, also known as shortcuts, is a challenging problem and has so far been scarcely addressed. In this work, we present a novel approach to detect shortcuts in image and audio datasets by leveraging variational autoencoders (VAEs). The disentanglement of features in the latent space of VAEs allows us to discover correlations in datasets and semi-automatically evaluate them for ML shortcuts. We demonstrate the applicability of our method on several real-world datasets and identify shortcuts that have not been discovered before. Based on these findings, we also investigate the construction of shortcut adversarial examples.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の現実的な応用においては、モデルがデータの素早い相関ではなく、適切に一般化された特徴に基づいて予測を行うことが不可欠である。 このようなスプリアス相関の同定はショートカットとしても知られ、難しい問題であり、これまでほとんど解決されていない。 本稿では,可変オートエンコーダ(vaes)を用いて,画像および音声データセットのショートカットを検出する新しい手法を提案する。 VAEの潜在空間における特徴の分散により、データセット内の相関関係を発見し、MLショートカットに対して半自動評価することができる。 本手法の適用性を実世界のいくつかのデータセットに適用し,これまで発見されていないショートカットを同定する。 これらの結果に基づき,近距離逆例の構築も検討した。

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