論文の概要: Fair Sampling in Diffusion Models through Switching Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03140v5
• Date: Thu, 03 Oct 2024 03:59:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:10.081658
• Title: Fair Sampling in Diffusion Models through Switching Mechanism
• Title（参考訳）: スイッチング機構による拡散モデルの公正サンプリング
• Authors: Yujin Choi, Jinseong Park, Hoki Kim, Jaewook Lee, Saerom Park,
• Abstract要約: 本研究では,拡散モデルに対するテクスタトリビュートスイッチング機構という,公平性を考慮したサンプリング手法を提案する。 提案手法の有効性を2つの重要な側面から数学的に証明し,実験的に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.560136885815622
• License:
• Abstract: Diffusion models have shown their effectiveness in generation tasks by well-approximating the underlying probability distribution. However, diffusion models are known to suffer from an amplified inherent bias from the training data in terms of fairness. While the sampling process of diffusion models can be controlled by conditional guidance, previous works have attempted to find empirical guidance to achieve quantitative fairness. To address this limitation, we propose a fairness-aware sampling method called \textit{attribute switching} mechanism for diffusion models. Without additional training, the proposed sampling can obfuscate sensitive attributes in generated data without relying on classifiers. We mathematically prove and experimentally demonstrate the effectiveness of the proposed method on two key aspects: (i) the generation of fair data and (ii) the preservation of the utility of the generated data.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、基礎となる確率分布を適切に近似することにより、生成タスクにおけるそれらの効果を示す。 しかし、拡散モデルは、公正性の観点からトレーニングデータから増幅された固有のバイアスに悩まされていることが知られている。 拡散モデルのサンプリング過程は条件付きガイダンスで制御できるが、従来の研究は定量的公正性を達成するための経験的ガイダンスを見つけようと試みてきた。 この制限に対処するため、拡散モデルのための「textit{attribute switch}」機構と呼ばれる公正なサンプリング手法を提案する。 追加のトレーニングなしでは、提案したサンプリングは、分類器に頼ることなく、生成されたデータ中のセンシティブな属性を難読化することができる。 提案手法の有効性を数学的に証明し,実験的に実証する。 一 公正なデータの生成及び 二 生成されたデータの効用の保存

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