論文の概要: Evaluating the Fairness of Discriminative Foundation Models in Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11867v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 10:32:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:56:01.248040
• Title: Evaluating the Fairness of Discriminative Foundation Models in Computer Vision
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンにおける判別基礎モデルの公平性の評価
• Authors: Junaid Ali, Matthaeus Kleindessner, Florian Wenzel, Kailash Budhathoki, Volkan Cevher and Chris Russell
• Abstract要約: 本稿では,CLIP (Contrastive Language-Pretraining) などの差別基盤モデルのバイアス評価のための新しい分類法を提案する。 そして、これらのモデルにおけるバイアスを緩和するための既存の手法を分類学に関して体系的に評価する。 具体的には,ゼロショット分類,画像検索,画像キャプションなど,OpenAIのCLIPとOpenCLIPモデルをキーアプリケーションとして評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.176061115977774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel taxonomy for bias evaluation of discriminative foundation models, such as Contrastive Language-Pretraining (CLIP), that are used for labeling tasks. We then systematically evaluate existing methods for mitigating bias in these models with respect to our taxonomy. Specifically, we evaluate OpenAI's CLIP and OpenCLIP models for key applications, such as zero-shot classification, image retrieval and image captioning. We categorize desired behaviors based around three axes: (i) if the task concerns humans; (ii) how subjective the task is (i.e., how likely it is that people from a diverse range of backgrounds would agree on a labeling); and (iii) the intended purpose of the task and if fairness is better served by impartiality (i.e., making decisions independent of the protected attributes) or representation (i.e., making decisions to maximize diversity). Finally, we provide quantitative fairness evaluations for both binary-valued and multi-valued protected attributes over ten diverse datasets. We find that fair PCA, a post-processing method for fair representations, works very well for debiasing in most of the aforementioned tasks while incurring only minor loss of performance. However, different debiasing approaches vary in their effectiveness depending on the task. Hence, one should choose the debiasing approach depending on the specific use case.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ラベル付け作業に使用されるCLIP (Contrastive Language-Pretraining) などの差別的基礎モデルのバイアス評価のための新しい分類法を提案する。 そして,これらのモデルにおける偏りを緩和するための既存の手法を体系的に評価した。 具体的には,ゼロショット分類,画像検索,画像キャプションなど,OpenAIのCLIPとOpenCLIPモデルをキーアプリケーションとして評価する。 3つの軸に基づいた望ましい行動の分類を行う。 (i) タスクが人間に関するものである場合 (ii)課題がどの程度主観的であるか(すなわち、さまざまな背景の人々がラベル付けに同意する可能性が高いか) 三 課題の意図的目的及び公正性が公平性(保護された属性から独立して決定すること)又は表現(多様性を最大化する決定を行うこと)によりより良く機能すること。 最後に,10種類のデータセットに対して二値および多値保護属性の定量的公正度評価を行う。 フェア表現のためのポストプロセッシング手法であるfair pcaは、上記のタスクのほとんどをデバイアスするのに非常によく機能し、パフォーマンスの小さな損失しか発生しない。 しかし、異なるデバイアスアプローチは、タスクによってその効果が異なる。 したがって、特定のユースケースに応じてデバイアスアプローチを選択するべきである。

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