論文の概要: ViG-Bias: Visually Grounded Bias Discovery and Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01996v2
• Date: Wed, 3 Jul 2024 12:42:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 12:45:59.136605
• Title: ViG-Bias: Visually Grounded Bias Discovery and Mitigation
• Title（参考訳）: ViG-Bias:ビジュアルなバイアス発見と緩和
• Authors: Badr-Eddine Marani, Mohamed Hanini, Nihitha Malayarukil, Stergios Christodoulidis, Maria Vakalopoulou, Enzo Ferrante,
• Abstract要約: 視覚的基底バイアス発見・緩和(ViG-Bias)を導入し,発見・緩和性能の向上を図る。 視覚的説明を取り入れることで、DOMINO、FACTS、Bias-to-Textといった既存の手法が強化されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.626293818132902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of machine learning models in critical decision making processes has underscored the need for bias discovery and mitigation strategies. Identifying the reasons behind a biased system is not straightforward, since in many occasions they are associated with hidden spurious correlations which are not easy to spot. Standard approaches rely on bias audits performed by analyzing model performance in pre-defined subgroups of data samples, usually characterized by common attributes like gender or ethnicity when it comes to people, or other specific attributes defining semantically coherent groups of images. However, it is not always possible to know a-priori the specific attributes defining the failure modes of visual recognition systems. Recent approaches propose to discover these groups by leveraging large vision language models, which enable the extraction of cross-modal embeddings and the generation of textual descriptions to characterize the subgroups where a certain model is underperforming. In this work, we argue that incorporating visual explanations (e.g. heatmaps generated via GradCAM or other approaches) can boost the performance of such bias discovery and mitigation frameworks. To this end, we introduce Visually Grounded Bias Discovery and Mitigation (ViG-Bias), a simple yet effective technique which can be integrated to a variety of existing frameworks to improve both, discovery and mitigation performance. Our comprehensive evaluation shows that incorporating visual explanations enhances existing techniques like DOMINO, FACTS and Bias-to-Text, across several challenging datasets, including CelebA, Waterbirds, and NICO++.
• Abstract（参考訳）: 批判的な意思決定プロセスにおける機械学習モデルの拡散は、バイアス発見と緩和戦略の必要性を浮き彫りにした。 バイアスのあるシステムの背後にある理由を特定するのは簡単ではない。 標準的なアプローチは、事前に定義されたデータサンプルのサブグループでモデルパフォーマンスを分析することで実行されるバイアス監査に頼っている。 しかし、視覚認識システムの障害モードを定義する特定の属性をa-prioriで知ることは必ずしも不可能である。 近年のアプローチでは, 大規模な視覚言語モデルを用いて, クロスモーダルな埋め込みの抽出とテキスト記述の生成を可能とし, 特定のモデルが不十分な部分群を特徴付ける手法が提案されている。 本研究では、視覚的説明(例えば、GradCAMなどの手法で生成したヒートマップ)を取り入れることで、そのようなバイアス発見や緩和フレームワークの性能を高めることができると論じる。 この目的のために、我々はVisually Grounded Bias Discovery and Mitigation (ViG-Bias)を紹介した。 我々の総合的な評価は、ビジュアルな説明を取り入れることで、CelebA、Waterbirds、NICO++など、いくつかの挑戦的なデータセットをまたいだDOMINO、FACTS、Bias-to-Textといった既存のテクニックが強化されることを示している。

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