論文の概要: Fairness in Visual Clustering: A Novel Transformer Clustering Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07408v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 14:38:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:08:33.420610
• Title: Fairness in Visual Clustering: A Novel Transformer Clustering Approach
• Title（参考訳）: 視覚クラスタリングの公平性:新しいトランスフォーマークラスタリングアプローチ
• Authors: Xuan-Bac Nguyen, Chi Nhan Duong, Marios Savvides, Kaushik Roy, Hugh Churchill, Khoa Luu
• Abstract要約: まず、クラスタの純度の観点から、ディープクラスタリングモデルにおける人口統計バイアスを評価する。 フェアネスの側面を維持するために、すべてのクラスタに対して純粋性一貫性を促進するために、新しい損失関数が導入された。 本稿では,複数クラスタ間の相関を計測する新しいアテンション機構であるクロスアテンションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.806921406869996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Promoting fairness for deep clustering models in unsupervised clustering settings to reduce demographic bias is a challenging goal. This is because of the limitation of large-scale balanced data with well-annotated labels for sensitive or protected attributes. In this paper, we first evaluate demographic bias in deep clustering models from the perspective of cluster purity, which is measured by the ratio of positive samples within a cluster to their correlation degree. This measurement is adopted as an indication of demographic bias. Then, a novel loss function is introduced to encourage a purity consistency for all clusters to maintain the fairness aspect of the learned clustering model. Moreover, we present a novel attention mechanism, Cross-attention, to measure correlations between multiple clusters, strengthening faraway positive samples and improving the purity of clusters during the learning process. Experimental results on a large-scale dataset with numerous attribute settings have demonstrated the effectiveness of the proposed approach on both clustering accuracy and fairness enhancement on several sensitive attributes.
• Abstract（参考訳）: 階層バイアスを減らすために教師なしのクラスタリング設定でディープクラスタリングモデルの公平性を促進することは、難しい目標である。 これは、機密性や保護された属性に対して、十分な注釈付きラベルを持つ大規模なバランスデータに制限があるためである。 本稿では,クラスタ内の正のサンプルの比率と相関度で測定したクラスタ純度の観点から,ディープクラスタリングモデルにおける人口統計バイアスをまず評価する。 この測定は人口バイアスの指標として採用されている。 そして、学習したクラスタリングモデルの公平性を維持するために、すべてのクラスタの純度一貫性を促進するために、新たな損失関数を導入する。 さらに,複数クラスタ間の相関を計測し,遠方正のサンプルを強化し,学習過程におけるクラスタの純度を向上させる,新たな注意機構であるクロスアテンションを提案する。 多数の属性設定を持つ大規模データセットの実験結果から,クラスタリング精度と,複数の属性に対する公平性向上に対する提案手法の有効性が示された。

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