論文の概要: Revealing Bias Formation in Deep Neural Networks Through the Geometric Mechanisms of Human Visual Decoupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11809v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 13:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:08.112752
• Title: Revealing Bias Formation in Deep Neural Networks Through the Geometric Mechanisms of Human Visual Decoupling
• Title（参考訳）: 人間の視覚的疎結合の幾何学的メカニズムによるディープニューラルネットワークにおけるバイアス生成の解明
• Authors: Yanbiao Ma, Bowei Liu, Wei Dai, Jiayi Chen, Shuo Li,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)はしばしば、オブジェクト認識中に特定のカテゴリに対するバイアスを示す。 本稿では,クラス固有の知覚多様体の幾何学的複雑さをモデルバイアスにリンクする幾何学的解析フレームワークを提案する。 本稿では,知覚多様体の幾何学的性質を計算するために設計された知覚多様体幾何学ライブラリを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.609083308026786
• License:
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) often exhibit biases toward certain categories during object recognition, even under balanced training data conditions. The intrinsic mechanisms underlying these biases remain unclear. Inspired by the human visual system, which decouples object manifolds through hierarchical processing to achieve object recognition, we propose a geometric analysis framework linking the geometric complexity of class-specific perceptual manifolds in DNNs to model bias. Our findings reveal that differences in geometric complexity can lead to varying recognition capabilities across categories, introducing biases. To support this analysis, we present the Perceptual-Manifold-Geometry library, designed for calculating the geometric properties of perceptual manifolds.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)はしばしば、バランスの取れたトレーニングデータ条件の下でも、オブジェクト認識中に特定のカテゴリに対するバイアスを示す。 これらのバイアスの根底にある固有のメカニズムはいまだ不明である。 そこで我々は,DNNにおけるクラス固有の知覚多様体の幾何学的複雑さをモデルバイアスに結びつける幾何学的解析フレームワークを提案する。 その結果, 幾何学的複雑性の違いは, カテゴリーによって異なる認識能力をもたらし, バイアスを生じさせることが判明した。 この解析を支援するために,知覚多様体の幾何学的性質を計算するために設計された知覚多様体幾何学ライブラリを提案する。

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