論文の概要: Bias in Motion: Theoretical Insights into the Dynamics of Bias in SGD Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18296v1
- Date: Tue, 28 May 2024 15:50:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 17:50:12.417504
- Title: Bias in Motion: Theoretical Insights into the Dynamics of Bias in SGD Training
- Title(参考訳): 運動のバイアス:SGDトレーニングにおけるバイアスのダイナミクスに関する理論的考察
- Authors: Anchit Jain, Rozhin Nobahari, Aristide Baratin, Stefano Sarao Mannelli,
- Abstract要約: 機械学習システムは、データの望ましくない特徴を活用してバイアスを取得し、異なるサブポピュレーションの精度に影響を与えることが多い。
本稿では, ガウス混合モデルを用いて, 教師学生によるデータサブポピュレーションのモデル化におけるバイアスの進化について検討する。
この発見を公平性と堅牢性に適用することで、不均一なデータと突発的な特徴がバイアスを発生し増幅する方法について、いつ、どのように、どのように、どのようにして、そして、どのようにして、そのバイアスを増大させるかを説明します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.5041863920639456
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning systems often acquire biases by leveraging undesired features in the data, impacting accuracy variably across different sub-populations. Current understanding of bias formation mostly focuses on the initial and final stages of learning, leaving a gap in knowledge regarding the transient dynamics. To address this gap, this paper explores the evolution of bias in a teacher-student setup modeling different data sub-populations with a Gaussian-mixture model. We provide an analytical description of the stochastic gradient descent dynamics of a linear classifier in this setting, which we prove to be exact in high dimension. Notably, our analysis reveals how different properties of sub-populations influence bias at different timescales, showing a shifting preference of the classifier during training. Applying our findings to fairness and robustness, we delineate how and when heterogeneous data and spurious features can generate and amplify bias. We empirically validate our results in more complex scenarios by training deeper networks on synthetic and real datasets, including CIFAR10, MNIST, and CelebA.
- Abstract(参考訳): 機械学習システムは、データ内の望ましくない特徴を活用してバイアスを取得し、異なるサブ人口間で精度が変動する。
バイアス形成の現在の理解は、主に学習の初期段階と最終段階に焦点を当て、過渡的なダイナミクスに関する知識の欠如を残している。
このギャップに対処するために,ガウス混合モデルを用いて異なるデータサブポピュレーションをモデル化する教師学生設定におけるバイアスの進化について検討する。
この設定において線形分類器の確率勾配勾配ダイナミクスを解析的に記述し、これを高次元で正確に証明する。
特に, サブ集団の異なる特性が, 異なる時間尺度におけるバイアスにどのように影響するかを明らかにするとともに, 学習中の分類器の好みの変化を示す。
この発見を公平性と堅牢性に適用することで、不均一なデータと突発的な特徴がバイアスを発生し増幅する方法について、いつ、どのように、どのように、どのようにして、そして、どのようにして、そのバイアスを増大させるかを説明します。
我々は、CIFAR10、MNIST、CelebAなどの合成および実際のデータセット上で、より深いネットワークをトレーニングすることで、より複雑なシナリオで結果を実証的に検証する。
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