論文の概要: Towards Fairness for the Right Reasons: Using Saliency Maps to Evaluate Bias Removal in Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00234v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 22:42:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:27:02.448310
• Title: Towards Fairness for the Right Reasons: Using Saliency Maps to Evaluate Bias Removal in Neural Networks
• Title（参考訳）: 正しい理由の公平性に向けて--ニューラルネットワークのバイアス除去評価にサリエンシマップを用いる
• Authors: Lukasz Sztukiewicz, Ignacy Stępka, Michał Wiliński, Jerzy Stefanowski,
• Abstract要約: ニューラルネットワークの公平性向上と有害バイアス除去の関係について検討する。 モデル焦点を保護属性から切り離して, モデル焦点を系統的にリダイレクトする手法が成功していることを示す。 これらの発見は、モデルが正しい理由で公正であることを保証することの重要性を強調し、より倫理的で信頼できるAIシステムの開発に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1936687644617625
• License:
• Abstract: The widespread adoption of machine learning systems has raised critical concerns about fairness and bias, making mitigating harmful biases essential for AI development. In this paper, we investigate the relationship between fairness improvement and the removal of harmful biases in neural networks applied to computer vision tasks. First, we introduce a set of novel XAI-based metrics that analyze saliency maps to assess shifts in a model's decision-making process. Then, we demonstrate that successful debiasing methods systematically redirect model focus away from protected attributes. Additionally, we show that techniques originally developed for artifact removal can be effectively repurposed for fairness. These findings underscore the importance of ensuring that models are fair for the right reasons, contributing to the development of more ethical and trustworthy AI systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習システムの普及により、公正性とバイアスに関する重要な懸念が持ち上がり、AI開発に不可欠な有害なバイアスを緩和している。 本稿では,コンピュータビジョンタスクに適用したニューラルネットワークの公平性向上と有害バイアス除去の関係について検討する。 まず、モデルの意思決定プロセスにおけるシフトを評価するために、サリエンシマップを分析するXAIベースの新しいメトリクスセットを紹介する。 そして、モデル焦点を保護属性から体系的にリダイレクトする手法が成功したことを実証する。 また, 古美術品の除去のために開発された技術は, フェアネスのために効果的に再利用できることが示唆された。 これらの発見は、モデルが正しい理由で公正であることを保証することの重要性を強調し、より倫理的で信頼できるAIシステムの開発に寄与する。

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