論文の概要: Zero-shot racially balanced dataset generation using an existing biased StyleGAN2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07710v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 17:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 19:51:01.503865
• Title: Zero-shot racially balanced dataset generation using an existing biased StyleGAN2
• Title（参考訳）: 既存バイアス付きStyleGAN2を用いたゼロショット人種バランスデータセット生成
• Authors: Anubhav Jain, Nasir Memon, Julian Togelius
• Abstract要約: 本稿では, 偏りのある生成モデルであるStyleGAN2を用いて, 人口統計学的に多様な合成個体の画像を作成する手法を提案する。 1レースあたり50,000のIDを含むバランスの取れたデータセットで顔認識モデルをトレーニングすることで、パフォーマンスを改善し、実際のデータセットでトレーニングされたモデルに存在した可能性のあるバイアスを最小限にすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.463417677777276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Facial recognition systems have made significant strides thanks to data-heavy deep learning models, but these models rely on large privacy-sensitive datasets. Further, many of these datasets lack diversity in terms of ethnicity and demographics, which can lead to biased models that can have serious societal and security implications. To address these issues, we propose a methodology that leverages the biased generative model StyleGAN2 to create demographically diverse images of synthetic individuals. The synthetic dataset is created using a novel evolutionary search algorithm that targets specific demographic groups. By training face recognition models with the resulting balanced dataset containing 50,000 identities per race (13.5 million images in total), we can improve their performance and minimize biases that might have been present in a model trained on a real dataset.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システムは、データの多いディープラーニングモデルのおかげで大きな進歩を遂げてきたが、これらのモデルは大きなプライバシーに敏感なデータセットに依存している。 さらに、これらのデータセットの多くは民族や人口統計の多様性に欠けており、社会や安全保障に深刻な影響を及ぼすような偏見のあるモデルに繋がる可能性がある。 これらの問題に対処するために, バイアス付き生成モデルstylegan2を用いて, 合成個体の人口分布に富む画像を作成する手法を提案する。 合成データセットは、特定の人口集団を対象とする新しい進化的探索アルゴリズムを用いて作成される。 1レースあたり5万のid(合計1350万の画像)を含むバランスのとれたデータセットで顔認識モデルをトレーニングすることで、実際のデータセットでトレーニングされたモデルに存在したバイアスを最小限に抑えることができる。

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