論文の概要: Improving Fairness using Vision-Language Driven Image Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01573v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 19:51:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 16:02:41.735868
• Title: Improving Fairness using Vision-Language Driven Image Augmentation
• Title（参考訳）: 視覚言語駆動型画像拡張による公平性向上
• Authors: Moreno D'Inc\`a, Christos Tzelepis, Ioannis Patras, Nicu Sebe
• Abstract要約: 公平性は、特に顔領域において、ディープラーニングの識別モデルを訓練する際に重要である。 モデルは、特定の特性(年齢や肌の色など)と無関係な属性(下流タスク)を関連付ける傾向がある 本稿では,これらの相関を緩和し,公平性を向上する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.428157003498995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fairness is crucial when training a deep-learning discriminative model, especially in the facial domain. Models tend to correlate specific characteristics (such as age and skin color) with unrelated attributes (downstream tasks), resulting in biases which do not correspond to reality. It is common knowledge that these correlations are present in the data and are then transferred to the models during training. This paper proposes a method to mitigate these correlations to improve fairness. To do so, we learn interpretable and meaningful paths lying in the semantic space of a pre-trained diffusion model (DiffAE) -- such paths being supervised by contrastive text dipoles. That is, we learn to edit protected characteristics (age and skin color). These paths are then applied to augment images to improve the fairness of a given dataset. We test the proposed method on CelebA-HQ and UTKFace on several downstream tasks with age and skin color as protected characteristics. As a proxy for fairness, we compute the difference in accuracy with respect to the protected characteristics. Quantitative results show how the augmented images help the model improve the overall accuracy, the aforementioned metric, and the disparity of equal opportunity. Code is available at: https://github.com/Moreno98/Vision-Language-Bias-Control.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの識別モデル、特に顔領域のトレーニングでは、公平さが重要です。 モデルは、特定の特性(年齢や肌の色など)と非関連属性(ダウンストリームタスク)を関連付ける傾向があり、その結果、現実と一致しないバイアスが生じる。 これらの相関関係がデータの中に存在し、トレーニング中にモデルに転送されることは一般的な知識である。 本稿では,これらの相関を緩和して公平性を改善する手法を提案する。 そこで我々は,事前学習した拡散モデル (DiffAE) の意味空間にある解釈可能な意味的な経路を学習する。 つまり、保護された特徴(年齢と肌の色)を編集することを学ぶ。 これらのパスは、与えられたデータセットの公平性を改善するために拡張イメージに適用される。 CelebA-HQ と UTKFace では,年齢と肌の色を保護特性とする複数の下流課題に対して提案手法を検証した。 公平さの指標として,保護された特性に関して精度の差を計算する。 定量的な結果は、拡張画像がモデル全体の精度、上記の指標、および同機会の格差を改善するのにどのように役立つかを示す。 コードは、https://github.com/Moreno98/Vision-Language-Bias-Controlで入手できる。

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