論文の概要: How to Construct Perfect and Worse-than-Coin-Flip Spoofing Countermeasures: A Word of Warning on Shortcut Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00044v1
• Date: Wed, 31 May 2023 15:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 20:28:30.050108
• Title: How to Construct Perfect and Worse-than-Coin-Flip Spoofing Countermeasures: A Word of Warning on Shortcut Learning
• Title（参考訳）: 完璧で最悪なスプーフィング対策の作り方--近道学習における警告文
• Authors: Hye-jin Shim, Rosa Gonz\'alez Hautam\"aki, Md Sahidullah, Tomi Kinnunen
• Abstract要約: ショートカット学習(英: Shortcut learning、またはClever Hans effect)とは、学習エージェントがデータに存在する急激な相関を学習し、バイアスのあるモデルをもたらす状況を指す。 本研究では, 深層学習に基づくスプーフィング対策(CM)において, ある発話がスプーフィングされているか否かを予測するショートカットの発見に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.486639064376014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Shortcut learning, or `Clever Hans effect` refers to situations where a learning agent (e.g., deep neural networks) learns spurious correlations present in data, resulting in biased models. We focus on finding shortcuts in deep learning based spoofing countermeasures (CMs) that predict whether a given utterance is spoofed or not. While prior work has addressed specific data artifacts, such as silence, no general normative framework has been explored for analyzing shortcut learning in CMs. In this study, we propose a generic approach to identifying shortcuts by introducing systematic interventions on the training and test sides, including the boundary cases of `near-perfect` and `worse than coin flip` (label flip). By using three different models, ranging from classic to state-of-the-art, we demonstrate the presence of shortcut learning in five simulated conditions. We analyze the results using a regression model to understand how biases affect the class-conditional score statistics.
• Abstract（参考訳）: ショートカット学習(Clever Hans effect)は、学習エージェント(ディープニューラルネットワークなど)がデータに存在する素早い相関を学習し、バイアスのあるモデルをもたらす状況を指す。 本研究では, 深層学習に基づくスプーフィング対策(CM)におけるショートカットの発見に焦点をあてる。 先行研究はサイレントなどの特定のデータアーティファクトに対処しているが、cmsでショートカット学習を分析する一般的な規範的フレームワークは検討されていない。 本研究では,「ネア・パーフェクト」と「コイン・フリップ」の境界ケースを含む,訓練面と試験面の体系的な介入を導入することで,ショートカットを識別する一般的な手法を提案する。 古典から最先端までの3つのモデルを用いて、5つのシミュレーション条件下でのショートカット学習の存在を実証する。 回帰モデルを用いて評価結果を解析し,バイアスがクラス条件のスコア統計に与える影響を理解する。

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