論文の概要: Causal Effect Regularization: Automated Detection and Removal of
Spurious Attributes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11072v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 17:17:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 16:48:55.630189
- Title: Causal Effect Regularization: Automated Detection and Removal of
Spurious Attributes
- Title（参考訳）: 因果効果の正規化:スプリアス属性の自動検出と削除
- Authors: Abhinav Kumar, Amit Deshpande, Amit Sharma
- Abstract要約: 多くの分類データセットでは、タスクラベルはいくつかの入力属性と突発的に相関している。
本稿では,ラベルに対する因果関係を推定することにより,スプリアス属性を自動的に識別する手法を提案する。
本手法は, 因果効果のノイズ評価においても, 突発性特性への依存を緩和する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.255782165164277
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In many classification datasets, the task labels are spuriously correlated
with some input attributes. Classifiers trained on such datasets often rely on
these attributes for prediction, especially when the spurious correlation is
high, and thus fail to generalize whenever there is a shift in the attributes'
correlation at deployment. If we assume that the spurious attributes are known
a priori, several methods have been proposed to learn a classifier that is
invariant to the specified attributes. However, in real-world data, information
about spurious attributes is typically unavailable. Therefore, we propose a
method to automatically identify spurious attributes by estimating their causal
effect on the label and then use a regularization objective to mitigate the
classifier's reliance on them. Compared to a recent method for identifying
spurious attributes, we find that our method is more accurate in removing the
attribute from the learned model, especially when spurious correlation is high.
Specifically, across synthetic, semi-synthetic, and real-world datasets, our
method shows significant improvement in a metric used to quantify the
dependence of a classifier on spurious attributes ($\Delta$Prob), while
obtaining better or similar accuracy. In addition, our method mitigates the
reliance on spurious attributes even under noisy estimation of causal effects.
To explain the empirical robustness of our method, we create a simple linear
classification task with two sets of attributes: causal and spurious. We prove
that our method only requires that the ranking of estimated causal effects is
correct across attributes to select the correct classifier.
- Abstract（参考訳）: 多くの分類データセットでは、タスクラベルといくつかの入力属性が散発的に相関している。
このようなデータセットでトレーニングされた分類器は、特に急激な相関が高い場合、これらの属性を予測に頼り、デプロイ時に属性の相関が変化した場合に一般化に失敗する。
スプリアス属性が事前に知られていると仮定すると、指定された属性に不変な分類子を学ぶためのいくつかの方法が提案されている。
しかし、現実世界のデータでは、スパイラルな属性に関する情報は通常利用できない。
そこで本研究では,ラベルに対する因果効果を推定し,分類者の依存度を緩和するために正規化目的を用いてスプリアス属性を自動的に同定する手法を提案する。
近年のスプリアス属性の同定法と比較すると,特にスプリアス相関が高い場合,本手法は学習モデルから属性を除去する上でより正確であることがわかった。
具体的には, 合成, 半合成, 実世界のデータセットにまたがって, 突発的属性に対する分類器の依存度を定量化するために用いられる測定値($\Delta$Prob)を精度良く, あるいは類似した精度で測定した。
また,提案手法は,因果効果のノイズ推定においても,スプリアス属性への依存を緩和する。
提案手法の実証的ロバスト性を説明するため,2つの属性からなる単純な線形分類タスク(因果性と突発性)を作成する。
本手法では,推定因果効果のランク付けが属性間で正しいことのみを証明し,正しい分類器を選択する。
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