論文の概要: Marginal Debiased Network for Fair Visual Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02150v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 08:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 15:33:47.118081
• Title: Marginal Debiased Network for Fair Visual Recognition
• Title（参考訳）: 公正な視覚認識のためのMarginal Debiased Network
• Authors: Mei Wang, Weihong Deng, Sen Su
• Abstract要約: 本稿では,デバイアス表現を学習するための新しい限界脱バイアスネットワーク(MDN)を提案する。 より具体的には、マージンペナルティという概念をフェアネス問題に導入することにより、マージンのソフトマックスロス(MSL)を設計する。 我々のMDNは、表現不足のサンプルに対して顕著な性能を達成でき、従来の手法と比較して優れたデバイアス結果を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.64172835624206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) are often prone to learn the spurious correlations between target classes and bias attributes, like gender and race, inherent in a major portion of training data (bias-aligned samples), thus showing unfair behavior and arising controversy in the modern pluralistic and egalitarian society. In this paper, we propose a novel marginal debiased network (MDN) to learn debiased representations. More specifically, a marginal softmax loss (MSL) is designed by introducing the idea of margin penalty into the fairness problem, which assigns a larger margin for bias-conflicting samples (data without spurious correlations) than for bias-aligned ones, so as to deemphasize the spurious correlations and improve generalization on unbiased test criteria. To determine the margins, our MDN is optimized through a meta learning framework. We propose a meta equalized loss (MEL) to perceive the model fairness, and adaptively update the margin parameters by metaoptimization which requires the trained model guided by the optimal margins should minimize MEL computed on an unbiased meta-validation set. Extensive experiments on BiasedMNIST, Corrupted CIFAR-10, CelebA and UTK-Face datasets demonstrate that our MDN can achieve a remarkable performance on under-represented samples and obtain superior debiased results against the previous approaches.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(dnn)は、トレーニングデータ(バイアス対応サンプル)の大部分に内在する、ターゲットクラスと性別や人種のようなバイアス属性の散発的な相関を学習することが多いため、現代の多元主義や平等主義社会において不公平な行動や論争が発生する。 本稿では,デバイアス表現を学習するための新しい限界脱バイアスネットワーク(MDN)を提案する。 より具体的には、フェアネス問題にマージンペナルティの概念を導入することにより、偏りのあるサンプル(偏りのないデータ)に対して、偏りのあるサンプルよりも大きなマージンを割り当て、偏りのある相関を強調し、偏りのないテスト基準の一般化を改善することにより、マージンのソフトマックス損失(msl)をデザインする。 マージンを決定するため、MDNはメタ学習フレームワークによって最適化されています。 本稿では,モデルフェアネスを知覚するメタ等化損失(mel)を提案し,最適マージンを導いたトレーニングモデルが不偏メタ評価集合上で計算されたメルを最小化する必要があるメタ最適化によりマージンパラメータを適応的に更新する。 BiasedMNIST, Corrupted CIFAR-10, CelebA, UTK-Face データセットの大規模な実験により, MDN が非表現標本に対して顕著な性能を発揮し, 従来の手法と比較して優れた劣化結果が得られることが示された。

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