論文の概要: Accurately Classifying Out-Of-Distribution Data in Facial Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03876v5
• Date: Fri, 11 Oct 2024 15:48:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:30:17.979907
• 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:
• 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, and found no conclusive results. Our goal was to make models not only more accurate but also more fair by scanning a more expanded range of images. Utilizing Python and the Pytorch package, we found models utilizing outlier exposure could result in more fair classification.
• 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。 残念ながら、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(``in-distribution)のデータとは異なる、目に見えないデータ(``out-of-distriion data)を特徴とする。 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を実験したところ,決定的な結果が得られなかった。 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。 PythonとPytorchパッケージを利用することで、アウトリーチ露光を利用したモデルにより、より公平な分類が可能になることが分かりました。

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