論文の概要: Debiasing Counterfactuals In the Presence of Spurious Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10984v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 19:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:16:08.809652
• Title: Debiasing Counterfactuals In the Presence of Spurious Correlations
• Title（参考訳）: スプリアス相関の存在下での反事実の偏り
• Authors: Amar Kumar, Nima Fathi, Raghav Mehta, Brennan Nichyporuk, Jean-Pierre R. Falet, Sotirios Tsaftaris, Tal Arbel
• Abstract要約: 我々は、(i)人気のデバイアス分類器と(ii)対実画像生成の両方を統合した、最初のエンドツーエンドトレーニングフレームワークを紹介する。 以上の結果から, 人口全体にわたる一般化可能なマーカーを学習し, (ii) 急激な相関を無視し, 根底にある疾患の病理に焦点をあてる脱バイアス法が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.98342301244574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models can perform well in complex medical imaging classification tasks, even when basing their conclusions on spurious correlations (i.e. confounders), should they be prevalent in the training dataset, rather than on the causal image markers of interest. This would thereby limit their ability to generalize across the population. Explainability based on counterfactual image generation can be used to expose the confounders but does not provide a strategy to mitigate the bias. In this work, we introduce the first end-to-end training framework that integrates both (i) popular debiasing classifiers (e.g. distributionally robust optimization (DRO)) to avoid latching onto the spurious correlations and (ii) counterfactual image generation to unveil generalizable imaging markers of relevance to the task. Additionally, we propose a novel metric, Spurious Correlation Latching Score (SCLS), to quantify the extent of the classifier reliance on the spurious correlation as exposed by the counterfactual images. Through comprehensive experiments on two public datasets (with the simulated and real visual artifacts), we demonstrate that the debiasing method: (i) learns generalizable markers across the population, and (ii) successfully ignores spurious correlations and focuses on the underlying disease pathology.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは複雑な医療画像分類タスクでうまく機能するが、たとえその結論が、関心のある因果画像マーカーではなく、トレーニングデータセットで広く普及している場合、スプリアス相関(すなわち共同設立者)に基づいても機能する。 これにより、全人口を統一する能力が制限される。 反事実画像生成に基づく説明可能性は、共同設立者の露出に使用できるが、バイアスを軽減するための戦略を提供していない。 本研究では,両方を統合する最初のエンドツーエンドトレーニングフレームワークを紹介する。 (i) 突発的相関のラッチを避けるために、一般的なデバイアス分類器(例えば、分布的ロバスト最適化(DRO)) 二 タスクに関連性のある一般化可能な画像マーカーを提示するための反実画像生成。 さらに, ファクトイメージによって露呈されるスプリアス相関に依存する分類器の規模を定量化するために, SCLS (Spurious correlation Latching Score) という新しい尺度を提案する。 2つの公開データセット(シミュレーションと実際のビジュアルアーティファクト)の包括的な実験を通じて、デバイアスの方法が示す。 (i)人口にまたがる一般化マーカーを学習し、 (ii)有意な相関を無視し,基礎疾患の病理に焦点をあてた。

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