論文の概要: Accurately Classifying Out-Of-Distribution Data in Facial Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03876v2
- Date: Mon, 24 Jun 2024 03:19:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 01:12:30.528469
- Title: Accurately Classifying Out-Of-Distribution Data in Facial Recognition
- Title（参考訳）: 顔認識における外部分布データの正確な分類
- Authors: Gianluca Barone, Aashrit Cunchala, Rudy Nunez,
- Abstract要約: 現実のシナリオは通常、トレーニングディストリビューションのデータとは異なる、目に見えないデータを特徴付けます。
この問題は、未表現のグループからのデータが、トレーニングデータの均等な割合を表現せずにテストデータに現れるという社会正義の問題で最も多い。
ニューラルネットワークの性能は、分布外データの複数のデータセットで同時にトレーニングされたときに、分布外データの顔画像を改善することができるか?
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Standard classification theory assumes that the distribution of images in the test and training sets are identical. Unfortunately, real-life scenarios typically feature unseen data ("out-of-distribution data") which is different from data in the training distribution("in-distribution"). This issue is most prevalent in social justice problems where data from under-represented groups may appear in the test data without representing an equal proportion of the training data. This may result in a model returning confidently wrong decisions and predictions. We are interested in the following question: Can the performance of a neural network improve on facial images of out-of-distribution data when it is trained simultaneously on multiple datasets of in-distribution data? We approach this problem by incorporating the Outlier Exposure model and investigate how the model's performance changes when other datasets of facial images were implemented. We observe that the accuracy and other metrics of the model can be increased by applying Outlier Exposure, incorporating a trainable weight parameter to increase the machine's emphasis on outlier images, and by re-weighting the importance of different class labels. We also experimented with whether sorting the images and determining outliers via image features would have more of an effect on the metrics than sorting by average pixel value. Our goal was to make models not only more accurate but also more fair by scanning a more expanded range of images. We also tested the datasets in reverse order to see whether a more fair dataset with balanced features has an effect on the model's accuracy.
- Abstract（参考訳）: 標準分類理論は、テストセットとトレーニングセットにおける画像の分布が同一であると仮定する。
残念なことに、現実のシナリオは一般的に、トレーニングディストリビューション("in-distribution")のデータとは異なる、目に見えないデータ("out-of-distriion data")を特徴とします。
この問題は、未表現のグループからのデータが、トレーニングデータの均等な割合を表現せずにテストデータに現れるという社会正義の問題で最も多い。
この結果、モデルが確実に間違った決定と予測を返却する可能性がある。
ニューラルネットワークの性能は、分布外データの複数のデータセットで同時にトレーニングされたときに、分布外データの顔画像を改善することができるか?
本研究では,外周露光モデルを導入し,他の顔画像のデータセットが実装された際にモデルの性能がどう変化するかを検討する。
モデルの精度およびその他の指標は、アウトレイラ露光を適用し、トレーニング可能な重みパラメータを組み込んで、オフレイラ画像へのマシンの重み付けを強化し、異なるクラスラベルの重要性を再重み付けすることで向上することができる。
また,画像のソートや画像特徴による外れ値の決定が,平均画素値のソートよりも指標に影響を及ぼすかどうかについても検討した。
私たちの目標は、モデルをより正確にするだけでなく、より広い範囲の画像をスキャンすることで、より公平にすることでした。
また、バランスの取れた特徴を持つより公平なデータセットがモデルの精度に影響を及ぼすかどうかを確認するために、データセットを逆向きにテストしました。
関連論文リスト
- Classes Are Not Equal: An Empirical Study on Image Recognition Fairness [100.36114135663836]
我々は,クラスが等しくないことを実験的に証明し,様々なデータセットにまたがる画像分類モデルにおいて,公平性の問題が顕著であることを示した。
以上の結果から,モデルでは認識が困難であるクラスに対して,予測バイアスが大きくなる傾向が示唆された。
データ拡張および表現学習アルゴリズムは、画像分類のある程度の公平性を促進することにより、全体的なパフォーマンスを向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T07:54:50Z) - For Better or For Worse? Learning Minimum Variance Features With Label Augmentation [7.183341902583164]
本研究では,データ拡張手法のラベル拡張の側面が果たす役割を解析する。
まず、ラベル拡張で訓練されたバイナリ分類データの線形モデルが、データ内の最小分散特性のみを学ぶことを証明した。
次に, 非線形モデルや一般データ分布においても, ラベルの平滑化や混合損失はモデル出力分散の関数によって低く抑えられることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-10T01:36:39Z) - DatasetEquity: Are All Samples Created Equal? In The Quest For Equity
Within Datasets [4.833815605196965]
本稿では,機械学習におけるデータ不均衡に対処する新しい手法を提案する。
深い知覚埋め込みとクラスタリングを用いて、画像の外観に基づいてサンプル確率を計算する。
次に、これらの可能性を使って、提案された$bf Generalized Focal Loss$関数で、トレーニング中にサンプルを異なる重さで測定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-19T02:11:49Z) - Evaluating Data Attribution for Text-to-Image Models [62.844382063780365]
我々は,既存の大規模モデルを与えられた模範オブジェクトやスタイルにチューニングする「カストミゼーション」手法による属性評価を行う。
私たちのキーとなる洞察は、これによって、構築によって模範にコンピュータ的に影響される合成画像を効率的に作成できるということです。
問題の本質的な不確実性を考慮することで、一連のトレーニング画像に対してソフトな属性スコアを割り当てることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:59:51Z) - Stubborn Lexical Bias in Data and Models [50.79738900885665]
我々は、データに基づいてトレーニングされたモデルに、データのスプリアスパターンが現れるかどうかを調べるために、新しい統計手法を用いる。
トレーニングデータに*reweight*に最適化アプローチを適用し、数千のスプリアス相関を低減します。
驚くべきことに、この方法ではトレーニングデータの語彙バイアスを低減できますが、トレーニングされたモデルで対応するバイアスの強い証拠がまだ見つかっていません。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-03T20:12:27Z) - Example-Based Explainable AI and its Application for Remote Sensing
Image Classification [0.0]
入力データに類似したトレーニングデータセットのインスタンスの例を示す。
センチネル2衛星からのリモートセンシング画像データセットを用いて、この概念が実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-03T03:48:43Z) - Spuriosity Rankings: Sorting Data to Measure and Mitigate Biases [62.54519787811138]
本稿では,突発的手がかりに依存したモデルバイアスを簡易かつ効果的に測定・緩和する手法を提案する。
我々は,解釈可能なネットワークの深部神経的特徴をベースとして,それらのクラス内の画像のランク付けを行う。
以上の結果から,素早い特徴依存によるモデルバイアスは,モデルがどのようにトレーニングされたかよりも,モデルがトレーニングされていることの影響がはるかに大きいことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-05T23:15:43Z) - Assessing Dataset Bias in Computer Vision [0.0]
偏見は、訓練するモデルに伝播する傾向があり、しばしば少数派ではパフォーマンスが劣る。
UTKFaceデータセットのサンプルに、アンダーサンプリング、幾何変換、可変オートエンコーダ(VAE)、生成逆ネットワーク(GAN)など、いくつかの拡張手法を適用する。
FairFaceモデルと比較して、複数のデータセット上の年齢と民族の分類において、我々のモデルが全体的なパフォーマンスと一貫性を向上できることを示しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-03T22:45:49Z) - Estimating Structural Disparities for Face Models [54.062512989859265]
機械学習では、異なるサブ人口間でのモデルの性能や結果の差を測定することで、しばしば異質度の測定が定義される。
本研究では、人間の顔に訓練されたコンピュータビジョンモデルや、顔属性予測や影響推定などのタスクについて、そのような分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-13T05:30:53Z) - Understanding Gender and Racial Disparities in Image Recognition Models [0.0]
クロスエントロピーを用いたマルチラベルソフトマックスの損失を,多ラベル分類問題における二進的クロスエントロピーの代わりに損失関数として検討する。
MR2データセットを用いて、モデル結果の公平性を評価し、モデルのアクティベーションを見て誤りを解釈し、可能な修正を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-20T01:05:31Z) - Learning to Model and Ignore Dataset Bias with Mixed Capacity Ensembles [66.15398165275926]
本稿では,データセット固有のパターンを自動的に検出・無視する手法を提案する。
我々の方法は、より高い容量モデルでアンサンブルで低容量モデルを訓練する。
視覚的質問応答データセットの10ポイントゲインを含む,すべての設定の改善を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-07T22:20:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。