論文の概要: What is Left After Distillation? How Knowledge Transfer Impacts Fairness and Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08407v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 22:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 03:36:35.257131
• Title: What is Left After Distillation? How Knowledge Transfer Impacts Fairness and Bias
• Title（参考訳）: 蒸留後何が残るか : 知識伝達が公平性とバイアスに与える影響
• Authors: Aida Mohammadshahi, Yani Ioannou,
• Abstract要約: クラスの41%は、クラス単位の精度を比較する際に、蒸留によって統計的に有意な影響を受けている。 本研究は, あるクラスに対する知識蒸留の不均一な影響と, その公正性における潜在的役割を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Distillation is a commonly used Deep Neural Network compression method, which often maintains overall generalization performance. However, we show that even for balanced image classification datasets, such as CIFAR-100, Tiny ImageNet and ImageNet, as many as 41% of the classes are statistically significantly affected by distillation when comparing class-wise accuracy (i.e. class bias) between a teacher/distilled student or distilled student/non-distilled student model. Changes in class bias are not necessarily an undesirable outcome when considered outside of the context of a model's usage. Using two common fairness metrics, Demographic Parity Difference (DPD) and Equalized Odds Difference (EOD) on models trained with the CelebA, Trifeature, and HateXplain datasets, our results suggest that increasing the distillation temperature improves the distilled student model's fairness -- for DPD, the distilled student even surpasses the fairness of the teacher model at high temperatures. This study highlights the uneven effects of Knowledge Distillation on certain classes and its potentially significant role in fairness, emphasizing that caution is warranted when using distilled models for sensitive application domains.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(Knowledge Distillation)は、一般的に使用されるディープニューラルネットワーク圧縮法であり、全体的な一般化性能を維持する。 しかし, CIFAR-100, Tiny ImageNet, ImageNetなどのバランス画像分類データセットにおいても, 授業の41%が, 教師・生徒・生徒・生徒のクラス別精度(クラスバイアス)を比較した場合, 蒸留によって統計的に有意な影響が認められた。 クラスバイアスの変化は、モデルの使用状況の外で考慮される場合、必ずしも望ましくない結果ではない。 また,CelebA,Trifeature,HateXplainデータセットを用いて学習したモデルに対して,DPD(Demographic Parity difference)とEOD(Equalized Odds difference)の2つの共通フェアネス指標を用いて,蒸留温度の上昇により,蒸留した学生モデルのフェアネスが向上することが示唆された。 本研究は、あるクラスにおける知識蒸留の不均一な効果と、その公正性における潜在的に重要な役割を強調し、留意点として、高感度なアプリケーションドメインに蒸留モデルを用いる場合、注意が必要であることを強調した。

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