論文の概要: Partition-and-Debias: Agnostic Biases Mitigation via A Mixture of Biases-Specific Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10005v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 13:11:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 18:30:31.591644
• Title: Partition-and-Debias: Agnostic Biases Mitigation via A Mixture of Biases-Specific Experts
• Title（参考訳）: 分断とデビアス:バイアス特有の専門家の混合による偏りの軽減
• Authors: Jiaxuan Li, Duc Minh Vo, Hideki Nakayama
• Abstract要約: 本稿では,偏差空間を複数の部分空間に暗黙的に分割するために,偏差特異的な専門家の混合を用いた分割・偏差法(PnD)を提案する。 公開および構築されたベンチマークの実験は、PnDの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.055919128977195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bias mitigation in image classification has been widely researched, and existing methods have yielded notable results. However, most of these methods implicitly assume that a given image contains only one type of known or unknown bias, failing to consider the complexities of real-world biases. We introduce a more challenging scenario, agnostic biases mitigation, aiming at bias removal regardless of whether the type of bias or the number of types is unknown in the datasets. To address this difficult task, we present the Partition-and-Debias (PnD) method that uses a mixture of biases-specific experts to implicitly divide the bias space into multiple subspaces and a gating module to find a consensus among experts to achieve debiased classification. Experiments on both public and constructed benchmarks demonstrated the efficacy of the PnD. Code is available at: https://github.com/Jiaxuan-Li/PnD.
• Abstract（参考訳）: 画像分類におけるバイアス軽減は広く研究されており、既存の手法は顕著な成果を上げている。 しかし、これらの手法のほとんどは、ある画像が1種類の未知のバイアスのみを含むと暗黙的に仮定し、現実世界のバイアスの複雑さを考慮できない。 我々は,データセットのバイアスの種類や型数に関わらず,バイアス除去を目的とした,より困難なシナリオ,非依存バイアス緩和を導入する。 この課題に対処するために、偏見特異的な専門家の混合を用いて、偏見空間を暗黙的に複数の部分空間とゲーティングモジュールに分割し、偏見的分類を達成するために専門家間でのコンセンサスを求めるPnD法を提案する。 公開および構築されたベンチマークの実験は、PnDの有効性を実証した。 コードは、https://github.com/Jiaxuan-Li/PnD.comで入手できる。

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