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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01473v3
• Date: Fri, 22 Sep 2023 05:00:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 18:22:16.680939
• 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）: 9.791305104409057
• 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。

関連論文リスト

• Zero-Shot Object-Centric Representation Learning [72.43369950684057]
  ゼロショット一般化のレンズによる現在の対象中心法について検討する。 8つの異なる合成および実世界のデータセットからなるベンチマークを導入する。 多様な実世界の画像のトレーニングにより、見えないシナリオへの転送性が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T10:37:07Z)
• Reinforcing Pre-trained Models Using Counterfactual Images [54.26310919385808]
  本稿では,言語誘導型生成対実画像を用いた分類モデル強化のための新しいフレームワークを提案する。 逆ファクト画像データセットを用いてモデルをテストすることにより、モデルの弱点を同定する。 我々は、分類モデルを微調整し強化するために、デファクトイメージを拡張データセットとして採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T08:07:14Z)
• Enhancing Generative Class Incremental Learning Performance with Model Forgetting Approach [50.36650300087987]
  本研究は, ジェネレーティブ・クラス・インクリメンタル・ラーニング(GCIL, Generative Class Incremental Learning)への新たなアプローチを提案する。 我々は, 忘れる機構の統合により, 新たな知識獲得におけるモデルの性能が著しく向上することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T05:10:38Z)
• Foveation in the Era of Deep Learning [6.602118206533142]
  本稿では,グラフ畳み込みネットワークを利用してフェーブ化された画像を処理する,エンドツーエンドで微分可能なアクティブ・ビジョン・アーキテクチャを提案する。 我々のモデルは、分類に関連する画像の領域に反復的に出席することを学ぶ。 我々のモデルは最先端のCNNと、同等のパラメータと与えられたピクセルや予算の視覚アーキテクチャより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T16:48:09Z)
• Food Image Classification and Segmentation with Attention-based Multiple Instance Learning [51.279800092581844]
  本稿では,食品画像分類とセマンティックセグメンテーションモデルを訓練するための弱教師付き方法論を提案する。 提案手法は、注意に基づくメカニズムと組み合わせて、複数のインスタンス学習アプローチに基づいている。 提案手法の有効性を検証するため,FoodSeg103データセット内の2つのメタクラスについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T13:59:47Z)
• Understanding Self-Supervised Pretraining with Part-Aware Representation Learning [88.45460880824376]
  本研究では,自己教師型表現事前学習手法がパート認識表現を学習する能力について検討する。 その結果,完全教師付きモデルはオブジェクトレベルの認識において自己教師付きモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T18:58:42Z)
• Benchmarking the Robustness of Instance Segmentation Models [3.1287804585804073]
  本稿では,実世界の画像の破損や領域外画像の収集に関して,インスタンス分割モデルの包括的評価を行う。 領域外画像評価は、実世界のアプリケーションにおいて重要な側面であるモデルの一般化能力を示している。 具体的には、最先端のネットワークアーキテクチャ、ネットワークバックボーン、正規化レイヤ、スクラッチからトレーニングされたモデル、ImageNet事前訓練ネットワークが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-02T17:50:07Z)
• Playing to distraction: towards a robust training of CNN classifiers through visual explanation techniques [1.2321022105220707]
  本研究では,視覚的説明手法を学習プロセスに組み込んだ,斬新かつ堅牢なトレーニング手法を提案する。 特に、EgoFoodPlacesデータセットに挑戦し、より低いレベルの複雑さで最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T10:24:32Z)
• Saliency-driven Class Impressions for Feature Visualization of Deep Neural Networks [55.11806035788036]
  分類に欠かせないと思われる特徴を視覚化することは有利である。 既存の可視化手法は,背景特徴と前景特徴の両方からなる高信頼画像を生成する。 本研究では,あるタスクにおいて最も重要であると考えられる識別的特徴を可視化するための,サリエンシ駆動型アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T06:11:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。