論文の概要: Overcoming Bias in Pretrained Models by Manipulating the Finetuning Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06167v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 19:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 20:42:25.406520
• Title: Overcoming Bias in Pretrained Models by Manipulating the Finetuning Dataset
• Title（参考訳）: 微調整データセット操作による事前学習モデルのバイアス克服
• Authors: Angelina Wang and Olga Russakovsky
• Abstract要約: 目的タスクと機密属性の相互関係を概念化した場合のバイアスや,データセット内の特定のグループを過小評価する場合のバイアスについて検討する。 事前訓練されたモデルの上に微調整されたモデルは、実際にそれらのバイアスを継承できるが、(2)このバイアスは、比較的小さな介入によって修正できる。 その結果、下流タスクのバイアスを軽減するためには、微調整データセットの慎重なキュレーションが重要であることが示唆され、事前訓練されたモデルのバイアスを補うこともできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.41472944304358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfer learning is beneficial by allowing the expressive features of models pretrained on large-scale datasets to be finetuned for the target task of smaller, more domain-specific datasets. However, there is a concern that these pretrained models may come with their own biases which would propagate into the finetuned model. In this work, we investigate bias when conceptualized as both spurious correlations between the target task and a sensitive attribute as well as underrepresentation of a particular group in the dataset. Under both notions of bias, we find that (1) models finetuned on top of pretrained models can indeed inherit their biases, but (2) this bias can be corrected for through relatively minor interventions to the finetuning dataset, and often with a negligible impact to performance. Our findings imply that careful curation of the finetuning dataset is important for reducing biases on a downstream task, and doing so can even compensate for bias in the pretrained model.
• Abstract（参考訳）: 転送学習は、大規模データセットで事前訓練されたモデルの表現的特徴を、より小さく、よりドメイン固有のデータセットのターゲットタスクのために微調整することで、有用である。 しかし、これらの事前訓練されたモデルは、微調整されたモデルに伝播する独自のバイアスを持つかもしれないという懸念がある。 本研究は,対象タスクと機密属性とのスパーラス相関とデータセット内の特定のグループの過小表現の両方として概念化されたバイアスについて検討する。 バイアスの両概念の下では、(1)事前訓練されたモデルの上に微調整されたモデルが実際にバイアスを継承できることが分かるが、(2)このバイアスは、微調整データセットへの比較的小さな介入によって修正され、しばしばパフォーマンスに無視できる影響で修正できる。 この結果から,下流タスクのバイアス低減には,データセットの微調整が重要であり,事前学習したモデルのバイアスを補うことさえ可能であることが示唆された。

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