論文の概要: Fair GANs through model rebalancing for extremely imbalanced class distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08638v2
• Date: Thu, 21 Dec 2023 16:22:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 18:32:34.619492
• Title: Fair GANs through model rebalancing for extremely imbalanced class distributions
• Title（参考訳）: 極めて不均衡なクラス分布に対するモデル再バランスによる公正なGAN
• Authors: Anubhav Jain, Nasir Memon, Julian Togelius
• Abstract要約: 本稿では,既存のバイアス付きGANからGAN(unbiased generative adversarial Network)を構築するためのアプローチを提案する。 Flickr Faces High Quality (FFHQ) データセットを用いて、人種的公平性をトレーニングしながら、StyleGAN2モデルの結果を示す。 また,不均衡なCIFAR10データセットに適用することで,我々のアプローチをさらに検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.463417677777276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep generative models require large amounts of training data. This often poses a problem as the collection of datasets can be expensive and difficult, in particular datasets that are representative of the appropriate underlying distribution (e.g. demographic). This introduces biases in datasets which are further propagated in the models. We present an approach to construct an unbiased generative adversarial network (GAN) from an existing biased GAN by rebalancing the model distribution. We do so by generating balanced data from an existing imbalanced deep generative model using an evolutionary algorithm and then using this data to train a balanced generative model. Additionally, we propose a bias mitigation loss function that minimizes the deviation of the learned class distribution from being equiprobable. We show results for the StyleGAN2 models while training on the Flickr Faces High Quality (FFHQ) dataset for racial fairness and see that the proposed approach improves on the fairness metric by almost 5 times, whilst maintaining image quality. We further validate our approach by applying it to an imbalanced CIFAR10 dataset where we show that we can obtain comparable fairness and image quality as when training on a balanced CIFAR10 dataset which is also twice as large. Lastly, we argue that the traditionally used image quality metrics such as Frechet inception distance (FID) are unsuitable for scenarios where the class distributions are imbalanced and a balanced reference set is not available.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは大量のトレーニングデータを必要とする。 これはしばしば、データセットの収集が高価で難しいため、特に適切な基礎となる分布(例えば人口統計学)を表すデータセットが問題となる。 これにより、モデルにさらに伝播するデータセットのバイアスが発生する。 本稿では,モデル分布を再バランスさせることにより,既存のバイアス付きGANからGANを構築する手法を提案する。 進化的アルゴリズムを用いて、既存の不均衡な深層生成モデルから平衡データを生成し、このデータを用いてバランスの取れた生成モデルを訓練する。 さらに,学習したクラス分布の偏差を等確率に抑えるバイアス緩和損失関数を提案する。 Flickr Faces High Quality(FFHQ)データセットで人種的公正度をトレーニングしながら、StyleGAN2モデルの結果を示し、画像品質を維持しながら、提案手法が公正度基準をほぼ5倍改善することを確認する。 さらに、バランスの取れないCIFAR10データセットに適用することで、バランスのとれたCIFAR10データセットのトレーニングにおいて、同等の公平性と画質を得ることができることを示す。 最後に,Frechet Inception distance (FID) などの従来の画像品質指標は,クラス分布が不均衡であり,参照セットのバランスが取れないシナリオには適さないと論じる。

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