Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Primer on Causal and Statistical Dataset Biases for Fair and Robust Image Analysis

論文の概要: A Primer on Causal and Statistical Dataset Biases for Fair and Robust Image Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04295v1
Date: Thu, 04 Sep 2025 15:06:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.19757
Title: A Primer on Causal and Statistical Dataset Biases for Fair and Robust Image Analysis
Title（参考訳）: 公正かつロバストな画像解析のための因果的・統計的データセットバイアスのプライマー
Authors: Charles Jones, Ben Glocker,
Abstract要約: 本稿では,画像解析における機械学習手法の失敗を誘発する因果構造と統計的構造を紹介する。我々は,これまで見過ごされていた2つの問題に注目し,その問題をtextitno fair lunch problem と textitsubgroup separability problem と呼ぶ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.619416766490119
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning methods often fail when deployed in the real world. Worse still, they fail in high-stakes situations and across socially sensitive lines. These issues have a chilling effect on the adoption of machine learning methods in settings such as medical diagnosis, where they are arguably best-placed to provide benefits if safely deployed. In this primer, we introduce the causal and statistical structures which induce failure in machine learning methods for image analysis. We highlight two previously overlooked problems, which we call the \textit{no fair lunch} problem and the \textit{subgroup separability} problem. We elucidate why today's fair representation learning methods fail to adequately solve them and propose potential paths forward for the field.
Abstract（参考訳）: 機械学習の手法は、現実世界にデプロイされると失敗することが多い。さらに悪いことに、彼らは高い状況や社会的に敏感なラインで失敗します。これらの問題は、医療診断などの環境での機械学習手法の採用に冷え込み効果があり、安全にデプロイされた場合のメリットを提供するのに最適であることは間違いない。本稿では,画像解析のための機械学習手法の故障を誘発する因果構造と統計構造を紹介する。従来見過ごされていた2つの問題を強調し、それを「textit{no fair lunch}」問題と「textit{subgroup separability}」問題と呼ぶ。本稿は,今日の公正表現学習手法が適切な解決に失敗した理由を解明し,今後の分野への道筋を提案する。

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