論文の概要: Common-Sense Bias Modeling for Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13213v5
• Date: Mon, 20 Jan 2025 22:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:48.766656
• Title: Common-Sense Bias Modeling for Classification Tasks
• Title（参考訳）: 分類作業のための常識バイアスモデリング
• Authors: Miao Zhang, Zee fryer, Ben Colman, Ali Shahriyari, Gaurav Bharaj,
• Abstract要約: テキスト記述に基づく画像データセットの包括的バイアスを抽出する新しい枠組みを提案する。 提案手法は,複数の画像ベンチマークデータセットにおける新しいモデルバイアスを明らかにする。 発見されたバイアスは、機能の非相関化のために、単純なデータ再重み付けによって緩和することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.683471433842492
• License:
• Abstract: Machine learning model bias can arise from dataset composition: correlated sensitive features can distort the downstream classification model's decision boundary and lead to performance differences along these features. Existing de-biasing works tackle the most prominent bias features, such as colors of digits or background of animals. However, real-world datasets often include a large number of feature correlations that intrinsically manifest in the data as common sense information. Such spurious visual cues can further reduce model robustness. Thus, domain practitioners desire a comprehensive understanding of correlations and the flexibility to address relevant biases. To this end, we propose a novel framework to extract comprehensive biases in image datasets based on textual descriptions, a common sense-rich modality. Specifically, features are constructed by clustering noun phrase embeddings with similar semantics. The presence of each feature across the dataset is inferred, and their co-occurrence statistics are measured, with spurious correlations optionally examined by a human-in-the-loop module. Downstream experiments show that our method uncovers novel model biases in multiple image benchmark datasets. Furthermore, the discovered bias can be mitigated by simple data re-weighting to de-correlate the features, outperforming state-of-the-art unsupervised bias mitigation methods.
• Abstract（参考訳）: 相関性のある機能は、下流の分類モデルの判断境界を歪め、これらの特徴に沿ってパフォーマンスの違いをもたらす。 既存の脱バイアス処理は、数字の色や動物の背景など、最も顕著なバイアスに対処する。 しかし、実世界のデータセットには、通常感覚情報としてデータに内在的に現れる多数の特徴相関が含まれていることが多い。 このような刺激的な視覚的手がかりは、モデルロバスト性をさらに低下させる。 したがって、ドメインの実践者は相関関係の包括的な理解と、関連するバイアスに対処する柔軟性を望んでいる。 そこで本稿では,テキスト記述に基づく画像データセットの包括的バイアスを抽出する枠組みを提案する。 特に、特徴は、類似した意味を持つ名詞句の埋め込みをクラスタリングすることによって構築される。 データセットにまたがる各機能の存在を推測し、その共起統計を計測する。 ダウンストリーム実験により,本手法は複数の画像ベンチマークデータセットにおいて新しいモデルバイアスを明らかにする。 さらに、検出されたバイアスは、単純なデータ再重み付けによって軽減され、特徴を非相関化し、最先端の非教師なしバイアス緩和法より優れた性能を発揮する。

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