論文の概要: Robust Learning with Progressive Data Expansion Against Spurious Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04949v2
• Date: Sun, 29 Oct 2023 03:03:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 21:40:38.468756
• Title: Robust Learning with Progressive Data Expansion Against Spurious Correlation
• Title（参考訳）: スプリアス相関に対する漸進的データ拡張によるロバスト学習
• Authors: Yihe Deng, Yu Yang, Baharan Mirzasoleiman, Quanquan Gu
• Abstract要約: 本研究では,2層非線形畳み込みニューラルネットワークの学習過程について検討した。 分析の結果,不均衡なデータ群と学習容易なスプリアス特徴が学習過程におけるスプリアス特徴の優位性に繋がる可能性が示唆された。 本稿では,PDEと呼ばれる新たなトレーニングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.83104529677234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning models have shown remarkable performance in various tasks, they are susceptible to learning non-generalizable spurious features rather than the core features that are genuinely correlated to the true label. In this paper, beyond existing analyses of linear models, we theoretically examine the learning process of a two-layer nonlinear convolutional neural network in the presence of spurious features. Our analysis suggests that imbalanced data groups and easily learnable spurious features can lead to the dominance of spurious features during the learning process. In light of this, we propose a new training algorithm called PDE that efficiently enhances the model's robustness for a better worst-group performance. PDE begins with a group-balanced subset of training data and progressively expands it to facilitate the learning of the core features. Experiments on synthetic and real-world benchmark datasets confirm the superior performance of our method on models such as ResNets and Transformers. On average, our method achieves a 2.8% improvement in worst-group accuracy compared with the state-of-the-art method, while enjoying up to 10x faster training efficiency. Codes are available at https://github.com/uclaml/PDE.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示しているが、真のラベルと真に相関するコア機能ではなく、一般化できないスプリアスな特徴の学習に敏感である。 本稿では,線形モデルの既存の解析を越えて,スプリアス特徴の存在下での2層非線形畳み込みニューラルネットワークの学習過程を理論的に検討する。 分析の結果,不均衡なデータ群と学習容易なスプリアス特徴が学習過程におけるスプリアス特徴の優位性に繋がる可能性が示唆された。 そこで,本研究では,モデルのロバスト性が向上し,最悪の集団性能が向上するpdeと呼ばれる新しい学習アルゴリズムを提案する。 PDEはトレーニングデータのグループバランスのサブセットから始まり、コア機能の学習を容易にするために徐々に拡張する。 ResNets や Transformer などのモデルを用いた合成および実世界のベンチマークデータセットの実験により,本手法の優れた性能が確認された。 平均すると, 最大10倍のトレーニング効率を保ちながら, 最先端法と比較して, 最悪群精度が2.8%向上した。 コードはhttps://github.com/uclaml/PDEで公開されている。

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