論文の概要: Towards Mitigating more Challenging Spurious Correlations: A Benchmark & New Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11957v4
• Date: Sun, 13 Oct 2024 14:32:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:01:46.179639
• Title: Towards Mitigating more Challenging Spurious Correlations: A Benchmark & New Datasets
• Title（参考訳）: より混ざり合った相関を緩和する - ベンチマークと新しいデータセット
• Authors: Siddharth Joshi, Yu Yang, Yihao Xue, Wenhan Yang, Baharan Mirzasoleiman,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、しばしばクラスラベルと急激な相関を持つ非予測的特徴を利用する。 急激な相関を修復する最近の研究が増えているにもかかわらず、標準化されたベンチマークの欠如は再現可能な評価を妨げている。 本稿では,PythonパッケージであるSpuCoについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.64631697043496
• License:
• Abstract: Deep neural networks often exploit non-predictive features that are spuriously correlated with class labels, leading to poor performance on groups of examples without such features. Despite the growing body of recent works on remedying spurious correlations, the lack of a standardized benchmark hinders reproducible evaluation and comparison of the proposed solutions. To address this, we present SpuCo, a python package with modular implementations of state-of-the-art solutions enabling easy and reproducible evaluation of current methods. Using SpuCo, we demonstrate the limitations of existing datasets and evaluation schemes in validating the learning of predictive features over spurious ones. To overcome these limitations, we propose two new vision datasets: (1) SpuCoMNIST, a synthetic dataset that enables simulating the effect of real world data properties e.g. difficulty of learning spurious feature, as well as noise in the labels and features; (2) SpuCoAnimals, a large-scale dataset curated from ImageNet that captures spurious correlations in the wild much more closely than existing datasets. These contributions highlight the shortcomings of current methods and provide a direction for future research in tackling spurious correlations. SpuCo, containing the benchmark and datasets, can be found at https://github.com/BigML-CS-UCLA/SpuCo, with detailed documentation available at https://spuco.readthedocs.io/en/latest/.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、しばしばクラスラベルと急激な相関を持つ非予測的特徴を利用する。 突発的相関の緩和に関する最近の研究が増えているにもかかわらず、標準化されたベンチマークの欠如は再現可能な評価と提案されたソリューションの比較を妨げている。 そこで本研究では,現状の手法をモジュール化して実装したPythonパッケージであるSpuCoについて述べる。 SpuCoを用いることで、既存のデータセットと評価スキームの限界を実証し、突発性よりも予測的特徴の学習を検証する。 これらの制限を克服するために,(1)SpuCoMNIST,(1)実世界のデータ特性の効果をシミュレート可能な合成データセット,(2)SpuCoAnimals,(2)ImageNetからキュレートされた大規模データセット,の2つの新しいビジョンデータセットを提案する。 これらの貢献は、現在の手法の欠点を強調し、急激な相関に対処するための今後の研究の方向性を提供する。 ベンチマークとデータセットを含むSpuCoはhttps://github.com/BigML-CS-UCLA/SpuCoで、詳細なドキュメントはhttps://spuco.readthedocs.io/en/latest/で公開されている。

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