論文の概要: Implicit Visual Bias Mitigation by Posterior Estimate Sharpening of a Bayesian Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16564v2
• Date: Thu, 30 Mar 2023 09:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 15:48:39.914610
• Title: Implicit Visual Bias Mitigation by Posterior Estimate Sharpening of a Bayesian Neural Network
• Title（参考訳）: ベイズ型ニューラルネットワークの後方推定シャープ化による暗黙的視覚バイアス軽減
• Authors: Rebecca S Stone, Nishant Ravikumar, Andrew J Bulpitt, David C Hogg
• Abstract要約: ベイズニューラルネットワークを用いた新しい暗黙的緩和法を提案する。 提案手法は,高い不確実性に寄与しないコア特徴に注目することを促す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.427639528860287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The fairness of a deep neural network is strongly affected by dataset bias and spurious correlations, both of which are usually present in modern feature-rich and complex visual datasets. Due to the difficulty and variability of the task, no single de-biasing method has been universally successful. In particular, implicit methods not requiring explicit knowledge of bias variables are especially relevant for real-world applications. We propose a novel implicit mitigation method using a Bayesian neural network, allowing us to leverage the relationship between epistemic uncertainties and the presence of bias or spurious correlations in a sample. Our proposed posterior estimate sharpening procedure encourages the network to focus on core features that do not contribute to high uncertainties. Experimental results on three benchmark datasets demonstrate that Bayesian networks with sharpened posterior estimates perform comparably to prior existing methods and show potential worthy of further exploration.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの公平性は、データセットバイアスとスプリアス相関に強く影響され、どちらも現代の機能豊富な複雑なビジュアルデータセットに通常存在する。 タスクの難易度と可変性のため、単一の脱バイアス手法は一般には成功していない。 特に、バイアス変数の明示的な知識を必要としない暗黙的手法は、実世界のアプリケーションにとって特に関係がある。 そこで本研究では,ベイズ型ニューラルネットワークを用いた暗黙的緩和法を提案する。 提案手法は,高い不確実性に寄与しないコア機能にネットワークを集中させることを奨励するものである。 3つのベンチマークデータセットによる実験結果から, ベイジアンネットワークは従来の手法と相容れない性能を示し, さらなる探索にふさわしい可能性が示唆された。

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