論文の概要: Navigating Shortcuts, Spurious Correlations, and Confounders: From Origins via Detection to Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05152v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 16:10:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:16.389665
• Title: Navigating Shortcuts, Spurious Correlations, and Confounders: From Origins via Detection to Mitigation
• Title（参考訳）: ショートカットのナビゲーション,スプリアス相関,共同設立者:検出から緩和へ
• Authors: David Steinmann, Felix Divo, Maurice Kraus, Antonia Wüst, Lukas Struppek, Felix Friedrich, Kristian Kersting,
• Abstract要約: Clever Hans氏の行動、刺激的な相関、あるいは共同設立者は、機械学習とAIにおいて重要な課題を提示している。 この領域の研究は、様々な用語で断片化され、分野全体の進歩を妨げている。 我々は,ショートカットを形式的に定義し,文献で用いられる多種多様な用語をブリッジすることによって,統一された分類を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.21130450731374
• License:
• Abstract: Shortcuts, also described as Clever Hans behavior, spurious correlations, or confounders, present a significant challenge in machine learning and AI, critically affecting model generalization and robustness. Research in this area, however, remains fragmented across various terminologies, hindering the progress of the field as a whole. Consequently, we introduce a unifying taxonomy of shortcut learning by providing a formal definition of shortcuts and bridging the diverse terms used in the literature. In doing so, we further establish important connections between shortcuts and related fields, including bias, causality, and security, where parallels exist but are rarely discussed. Our taxonomy organizes existing approaches for shortcut detection and mitigation, providing a comprehensive overview of the current state of the field and revealing underexplored areas and open challenges. Moreover, we compile and classify datasets tailored to study shortcut learning. Altogether, this work provides a holistic perspective to deepen understanding and drive the development of more effective strategies for addressing shortcuts in machine learning.
• Abstract（参考訳）: ショートカットは、Clever Hansの行動、刺激的な相関、あるいは共同創設者としても知られており、機械学習とAIにおいて重要な課題を示し、モデルの一般化と堅牢性に重大な影響を与えている。 しかし、この分野の研究は様々な用語で断片化され、この分野全体の進歩を妨げている。 その結果,ショートカットの形式的定義を提供し,文献における多様な用語をブリッジすることで,ショートカット学習の統一的な分類を導入した。 その際, 近道と関連する分野(バイアス, 因果性, セキュリティなど)の間には, 並列性は存在せず, ほとんど議論されない重要な関係性を確立する。 我々の分類学は、既存のショートカット検出と緩和のアプローチを整理し、この分野の現状を包括的に概観し、未調査領域とオープン課題を明らかにする。 さらに,ショートカット学習に適したデータセットをコンパイルし,分類する。 さらに、この研究は理解を深め、機械学習のショートカットに対処するためのより効果的な戦略の開発を促進するための総合的な視点を提供する。

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