Towards Real World Debiasing: A Fine-grained Analysis On Spurious Correlation

2024年05月24日
  • 简介
    在训练数据中出现的虚假相关性会显著影响机器学习模型在面对真实场景中的分布变化时的泛化能力。为了解决这个问题,已经提出了许多去偏见的方法,并在有意设计有严重偏见的数据集上进行了基准测试。然而,仍然需要问:1. 现有的基准测试是否真正捕捉到现实世界中的偏见?2. 现有的去偏见方法是否能够处理现实世界中的偏见?为了回答这些问题,我们重新审视了现有基准测试和现实世界数据集中的偏见分布,并提出了一个细粒度的框架,通过将偏见分解为偏见的程度和普遍性来分析数据集的偏见。我们观察并理论上证明现有的基准测试很少代表现实世界的偏见。我们进一步引入了两个新的偏见分布来弥补这一差距,形成了一个细致的现实世界去偏见评估框架。在这些结果的基础上,我们使用我们的评估框架评估了现有的去偏见方法。结果表明,现有方法无法处理现实世界中的偏见。通过深入分析,我们提出了一个简单而有效的方法,可以轻松应用于现有的去偏见方法,名为“毁灭性去偏见”(DiD)。实证结果证明了DiD的优越性,在所提出的评估框架内改善了现有方法在所有类型的偏见上的表现。
  • 图表
  • 解决问题
    本文旨在解决训练数据中的虚假相关性对机器学习模型的泛化能力造成的影响,以及评估现有去偏置方法在真实世界偏差下的表现。
  • 关键思路
    本文提出了一个细粒度的框架,将数据集偏差分解为偏差的大小和普遍性,并介绍了两种新的偏差分布,用于评估现有去偏置方法的真实世界性能。作者提出了一种名为Debias in Destruction(DiD)的简单而有效的方法,可以轻松应用于现有去偏置方法。
  • 其它亮点
    作者观察和理论证明现有基准测试不足以代表真实世界的偏差。作者介绍了两种新的偏差分布,形成了一个细致的评估框架,用于真实世界去偏置。作者评估了现有的去偏置方法,并提出了一种名为DiD的新方法,可以显著提高现有方法在所提出的评估框架下的性能。
  • 相关研究
    最近的相关研究包括:《深度学习中的去偏置方法:进展和挑战》(Mitigating Bias in Deep Learning: Progress and Challenges)、《消除数据集中的偏差:从偏差识别到偏差消除》(Removing Bias in Datasets: From Bias Identification to Bias Mitigation)等。
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