論文の概要: WASP: A Weight-Space Approach to Detecting Learned Spuriousness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18970v3
• Date: Thu, 13 Feb 2025 17:57:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 15:38:05.904546
• Title: WASP: A Weight-Space Approach to Detecting Learned Spuriousness
• Title（参考訳）: WASP:学習した清潔さを検出するための軽量なアプローチ
• Authors: Cristian Daniel Păduraru, Antonio Bărbălau, Radu Filipescu, Andrei Liviu Nicolicioiu, Elena Burceanu,
• Abstract要約: 本稿では,モデルの予測分析からモデルの重み分析へ焦点を切り替える手法を提案する。 提案するSpuriousness (WASP) 検出のための重み空間アプローチは, 各種(spurious)相関を捉えるために, 基礎モデルの重みを解析することに依存する。 従来の手法とは違って,本手法では,トレーニングや検証の反例に照らされていない場合でも,データセットが特徴とする突発的相関を露呈することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.025665239455297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It is of crucial importance to train machine learning models such that they clearly understand what defines each class in a given task. Though there is a sum of works dedicated to identifying the spurious correlations featured by a dataset that may impact the model's understanding of the classes, all current approaches rely solely on data or error analysis. That is, they cannot point out spurious correlations learned by the model that are not already pointed out by the counterexamples featured in the validation or training sets. We propose a method that transcends this limitation, switching the focus from analyzing a model's predictions to analyzing the model's weights, the mechanism behind the making of the decisions, which proves to be more insightful. Our proposed Weight-space Approach to detecting Spuriousness (WASP) relies on analyzing the weights of foundation models as they drift towards capturing various (spurious) correlations while being fine-tuned on a given dataset. We demonstrate that different from previous works, our method (i) can expose spurious correlations featured by a dataset even when they are not exposed by training or validation counterexamples, (ii) it works for multiple modalities such as image and text, and (iii) it can uncover previously untapped spurious correlations learned by ImageNet-1k classifiers.
• Abstract（参考訳）: 与えられたタスクにおける各クラスの定義を明確に理解するために、機械学習モデルをトレーニングすることが重要である。 モデルがクラスを理解するのに影響を及ぼす可能性のあるデータセットによって特徴付けられる刺激的な相関関係を識別する作業はたくさんあるが、現在のアプローチはすべてデータやエラー分析にのみ依存している。 つまり、検証やトレーニングセットで特徴付けられる反例によって既に指摘されていないモデルで学んだ素早い相関を指摘することはできない。 この制限を超越し、モデルの予測分析からモデルの重み分析へ焦点を移す手法を提案する。 提案するSpuriousness (WASP) 検出のための重み空間アプローチは,基礎モデルの重み解析に頼っている。 従来の方法と異なることを実証する。 i) トレーニングや検証の反例によって露出していない場合でも、データセットが特徴とする急激な相関を露呈することができる。 (ii)画像やテキストなどの複数のモダリティに対応し、 (iii)ImageNet-1k分類器で学習した未解決の突発的相関を明らかにすることができる。

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