論文の概要: Common-Sense Bias Discovery and Mitigation for Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13213v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 03:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 15:28:53.381449
• Title: Common-Sense Bias Discovery and Mitigation for Classification Tasks
• Title（参考訳）: 共通センスバイアスの発見と分類課題の緩和
• Authors: Miao Zhang, Zee fryer, Ben Colman, Ali Shahriyari, Gaurav Bharaj
• Abstract要約: 画像記述に基づいてデータセットの特徴クラスタを抽出するフレームワークを提案する。 解析された特徴と相関は人間に解釈可能であるので、我々はCommon-Sense Bias Discovery (CSBD) という手法を名づける。 実験の結果,2つのベンチマーク画像データセットに対して,複数の分類タスクに新たなバイアスが生じることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.8259488742528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning model bias can arise from dataset composition: sensitive features correlated to the learning target disturb the model decision rule and lead to performance differences along the features. Existing de-biasing work captures prominent and delicate image features which are traceable in model latent space, like colors of digits or background of animals. However, using the latent space is not sufficient to understand all dataset feature correlations. In this work, we propose a framework to extract feature clusters in a dataset based on image descriptions, allowing us to capture both subtle and coarse features of the images. The feature co-occurrence pattern is formulated and correlation is measured, utilizing a human-in-the-loop for examination. The analyzed features and correlations are human-interpretable, so we name the method Common-Sense Bias Discovery (CSBD). Having exposed sensitive correlations in a dataset, we demonstrate that downstream model bias can be mitigated by adjusting image sampling weights, without requiring a sensitive group label supervision. Experiments show that our method discovers novel biases on multiple classification tasks for two benchmark image datasets, and the intervention outperforms state-of-the-art unsupervised bias mitigation methods.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルバイアスは、データセットの構成から生じうる: 学習目標に関連付けられたセンシティブな特徴は、モデル決定ルールを乱し、特徴に沿ったパフォーマンスの違いをもたらす。 既存の非バイアス処理は、数字の色や動物の背景など、モデル潜在空間で追跡可能な顕著で繊細な画像の特徴をキャプチャする。 しかし、潜在空間を使用すると、すべてのデータセットの特徴相関を理解するのに十分ではない。 本研究では,画像記述に基づくデータセット内の特徴クラスタを抽出し,画像の微妙な特徴と粗い特徴の両方をキャプチャするフレームワークを提案する。 特徴共起パターンを定式化し、人間のループを用いて相関を計測する。 解析された特徴と相関は人間の解釈可能であり,その手法をCSBD(Common-Sense Bias Discovery)と呼ぶ。 データセットに敏感な相関を露出させることで,感度の高いグループラベルの監督を必要とせず,画像サンプリング重みを調整することで下流モデルのバイアスを軽減できることを示す。 実験により,2つのベンチマーク画像データセットに対する複数の分類タスクに対する新たなバイアスが発見され,その介入は最先端の非教師なしバイアス軽減手法より優れていることがわかった。

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