論文の概要: Rethinking Counterfactual Data Augmentation Under Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18183v1
• Date: Mon, 29 May 2023 16:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 14:23:27.966107
• Title: Rethinking Counterfactual Data Augmentation Under Confounding
• Title（参考訳）: コンバウンディングによる対物的データ拡張の再考
• Authors: Abbavaram Gowtham Reddy, Saketh Bachu, Saloni Dash, Charchit Sharma, Amit Sharma, Vineeth N Balasubramanian
• Abstract要約: 機械学習モデルのトレーニングデータにおけるバイアスを緩和する手段として、ファクトファクトデータ拡張が登場している。 提案手法は, 逆ファクト的データ拡張に基づいて, 合流バイアスが下流の分類器に与える影響を解析し, 解に対する因果的視点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.90693383644665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual data augmentation has recently emerged as a method to mitigate confounding biases in the training data for a machine learning model. These biases, such as spurious correlations, arise due to various observed and unobserved confounding variables in the data generation process. In this paper, we formally analyze how confounding biases impact downstream classifiers and present a causal viewpoint to the solutions based on counterfactual data augmentation. We explore how removing confounding biases serves as a means to learn invariant features, ultimately aiding in generalization beyond the observed data distribution. Additionally, we present a straightforward yet powerful algorithm for generating counterfactual images, which effectively mitigates the influence of confounding effects on downstream classifiers. Through experiments on MNIST variants and the CelebA datasets, we demonstrate the effectiveness and practicality of our approach.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのトレーニングデータの偏りを緩和する方法として、反事実データ拡張が最近登場している。 これらのバイアス、例えばスプリアス相関は、データ生成プロセスにおける様々な観測および観測されていない共起変数によって生じる。 本稿では,提案手法が下流分類器にどのように影響するかを正式に分析し,反実データ拡張に基づく解に対する因果的視点を示す。 共起バイアスの除去が不変な特徴を学習する手段としてどのように役立ち、最終的に観測されたデータ分布を超えた一般化を支援するかを検討する。 さらに, 逆ファクト画像を生成するアルゴリズムを提案することで, 下流分類器に対する共起効果の影響を効果的に軽減する。 mnist変種とcelebaデータセットの実験を通じて,本手法の有効性と実用性を示す。

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