論文の概要: Mitigating Bias: Enhancing Image Classification by Improving Model Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01473v2
• Date: Mon, 10 Jul 2023 05:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 17:58:22.019118
• Title: Mitigating Bias: Enhancing Image Classification by Improving Model Explanations
• Title（参考訳）: バイアス緩和:モデル説明の改善による画像分類の強化
• Authors: Raha Ahmadi, Mohammad Javad Rajabi, Mohammad Khalooie, Mohammad Sabokrou
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、画像の背景にあるシンプルで容易に識別できる特徴に大きく依存する傾向がある。 モデルに十分な注意を前景に割り当てるよう促すメカニズムを導入する。 本研究は,画像内の主概念の理解と表現を高める上で,前景の注意が重要であることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.057724826629178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning models have demonstrated remarkable capabilities in learning complex patterns and concepts from training data. However, recent findings indicate that these models tend to rely heavily on simple and easily discernible features present in the background of images rather than the main concepts or objects they are intended to classify. This phenomenon poses a challenge to image classifiers as the crucial elements of interest in images may be overshadowed. In this paper, we propose a novel approach to address this issue and improve the learning of main concepts by image classifiers. Our central idea revolves around concurrently guiding the model's attention toward the foreground during the classification task. By emphasizing the foreground, which encapsulates the primary objects of interest, we aim to shift the focus of the model away from the dominant influence of the background. To accomplish this, we introduce a mechanism that encourages the model to allocate sufficient attention to the foreground. We investigate various strategies, including modifying the loss function or incorporating additional architectural components, to enable the classifier to effectively capture the primary concept within an image. Additionally, we explore the impact of different foreground attention mechanisms on model performance and provide insights into their effectiveness. Through extensive experimentation on benchmark datasets, we demonstrate the efficacy of our proposed approach in improving the classification accuracy of image classifiers. Our findings highlight the importance of foreground attention in enhancing model understanding and representation of the main concepts within images. The results of this study contribute to advancing the field of image classification and provide valuable insights for developing more robust and accurate deep-learning models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、トレーニングデータから複雑なパターンや概念を学ぶ際、顕著な能力を示した。 しかし、近年の研究では、これらのモデルは画像の背景に存在する単純で容易に識別できる特徴に大きく依存する傾向にあることが示されている。 この現象は、画像への関心の重要要素が隠蔽される可能性があるため、画像分類器に挑戦する。 本稿では,この問題に対処する新しいアプローチを提案し,画像分類器による主概念の学習を改善する。 我々の中心的な考え方は、分類作業中にモデルがフォアグラウンドに注意を向けるのを同時に導くことを中心に展開する。 関心の主対象をカプセル化した前景を強調することで,背景の優越的な影響からモデルの焦点を逸脱させることを目指している。 これを実現するために、モデルに十分な注意を前景に割り当てるよう促すメカニズムを導入する。 損失関数の変更や追加のアーキテクチャコンポーネントの導入など,さまざまな戦略を検討し,画像内の主概念を効果的に把握できるようにする。 さらに,様々な注意機構がモデル性能に与える影響について検討し,その効果について考察する。 ベンチマークデータセットの広範な実験を通じて,画像分類器の分類精度を向上させるための提案手法の有効性を実証する。 本研究は,画像内の主概念の理解と表現における前景的注意の重要性を浮き彫りにしたものである。 本研究は,画像分類分野の進展に寄与し,より堅牢で正確なディープラーニングモデルの開発に有用な知見を提供する。

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