論文の概要: DISCO: Mitigating Bias in Deep Learning with Conditional Distance Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11653v2
• Date: Mon, 22 Sep 2025 12:41:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:45.300515
• Title: DISCO: Mitigating Bias in Deep Learning with Conditional Distance Correlation
• Title（参考訳）: DISCO:条件付き距離相関を用いた深層学習におけるバイアスの緩和
• Authors: Emre Kavak, Tom Nuno Wolf, Christian Wachinger,
• Abstract要約: この研究は因果理論と実践的な深層学習を橋渡しし、堅牢な予測のための原則的基礎と効果的なツールを提供する。 5つの多様なデータセットにまたがって、我々の手法は、既存のバイアス軽減アプローチにおいて一貫して優れるか、競争力がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.747779987045882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dataset bias often leads deep learning models to exploit spurious correlations instead of task-relevant signals. We introduce the Standard Anti-Causal Model (SAM), a unifying causal framework that characterizes bias mechanisms and yields a conditional independence criterion for causal stability. Building on this theory, we propose DISCO$_m$ and sDISCO, efficient and scalable estimators of conditional distance correlation that enable independence regularization in black-box models. Across five diverse datasets, our methods consistently outperform or are competitive in existing bias mitigation approaches, while requiring fewer hyperparameters and scaling seamlessly to multi-bias scenarios. This work bridges causal theory and practical deep learning, providing both a principled foundation and effective tools for robust prediction. Source Code: https://github.com/***.
• Abstract（参考訳）: データセットのバイアスは、タスク関連信号の代わりに急激な相関を利用するために、ディープラーニングモデルにつながることが多い。 本稿では、バイアス機構を特徴付け、因果安定性の条件付き独立基準を与える統一因果関係であるSAM(Standard Anti-Causal Model)を紹介する。 この理論に基づいて,ブラックボックスモデルにおける独立正規化を可能にする条件付き距離相関の効率的かつスケーラブルな推定器であるdisCO$_m$とsDISCOを提案する。 5つの多様なデータセットにまたがって、我々の手法は既存のバイアス軽減アプローチにおいて一貫して優れ、競争力がある一方で、ハイパーパラメータを少なくし、マルチバイアスシナリオにシームレスにスケールする。 この研究は因果理論と実践的な深層学習を橋渡しし、堅牢な予測のための原則的基礎と効果的なツールを提供する。 ソースコード: https://github.com/**

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