論文の概要: Debiasing Classifiers by Amplifying Bias with Latent Diffusion and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16079v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 04:11:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:23:33.274491
• Title: Debiasing Classifiers by Amplifying Bias with Latent Diffusion and Large Language Models
• Title（参考訳）: 潜時拡散と大規模言語モデルによるバイアス増幅によるデバイアス化
• Authors: Donggeun Ko, Dongjun Lee, Namjun Park, Wonkyeong Shim, Jaekwang Kim,
• Abstract要約: DiffuBiasはテキスト・画像生成のための新しいパイプラインであり、バイアス・コンフリクト・サンプルを生成することで分類器の堅牢性を高める。 DrouBiasは、安定拡散モデルを活用する最初のアプローチである。 総合実験により,DiffuBiasがベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.801159950963306
• License:
• Abstract: Neural networks struggle with image classification when biases are learned and misleads correlations, affecting their generalization and performance. Previous methods require attribute labels (e.g. background, color) or utilizes Generative Adversarial Networks (GANs) to mitigate biases. We introduce DiffuBias, a novel pipeline for text-to-image generation that enhances classifier robustness by generating bias-conflict samples, without requiring training during the generation phase. Utilizing pretrained diffusion and image captioning models, DiffuBias generates images that challenge the biases of classifiers, using the top-$K$ losses from a biased classifier ($f_B$) to create more representative data samples. This method not only debiases effectively but also boosts classifier generalization capabilities. To the best of our knowledge, DiffuBias is the first approach leveraging a stable diffusion model to generate bias-conflict samples in debiasing tasks. Our comprehensive experimental evaluations demonstrate that DiffuBias achieves state-of-the-art performance on benchmark datasets. We also conduct a comparative analysis of various generative models in terms of carbon emissions and energy consumption to highlight the significance of computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、バイアスが学習され、相関関係が誤解され、その一般化と性能に影響を及ぼすとき、画像分類に苦慮する。 従来手法では属性ラベル(背景、色など)が必要だったり、GAN(Generative Adversarial Networks)を使ってバイアスを緩和していた。 テキスト・画像生成のための新しいパイプラインであるDiffuBiasを導入する。このパイプラインは、生成フェーズのトレーニングを必要とせず、バイアスのあるサンプルを生成することによって分類器の堅牢性を高める。 事前訓練された拡散とイメージキャプションモデルを利用して、DiffuBiasは分類器のバイアスに挑戦する画像を生成する。 この方法は効率的に除染するだけでなく、分類器の一般化能力を高める。 我々の知る限りでは、DiffuBiasは、不安定な拡散モデルを利用して、偏りを伴うタスクのサンプルを生成する最初のアプローチである。 総合実験により,DiffuBiasがベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することを示す。 また、炭素排出量とエネルギー消費の観点から、様々な生成モデルの比較分析を行い、計算効率の重要性を強調した。

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