Decompose-and-Compose: A Compositional Approach to Mitigating Spurious Correlation

Core Concepts

Decompose-and-Compose (DaC) improves robustness to correlation shift by combining elements of images.

Abstract

• Standard Empirical Risk Minimization (ERM) training is effective for image classification but fails on out-of-distribution samples.
• DaC addresses the issue by a compositional approach based on combining image elements.
• Models trained with ERM tend to focus on causal or spurious components based on confidence levels.
• DaC identifies causal components using class activation maps and intervenes on images to balance groups.
• The method outperforms other approaches on benchmarks without requiring group labels.

Stats

Models trained with ERM focus on causal or non-causal parts based on confidence levels.
DaC improves worst group accuracy compared to previous methods.

Quotes

"Models trained with ERM usually highly attend to either the causal components or the components having a high spurious correlation with the label."
"DaC improves robustness to correlation shift by a compositional approach based on combining elements of images."

Key Insights Distilled From

Decompose-and-Compose

by Fahimeh Hoss... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18919.pdf

Deeper Inquiries

How can the concept of DaC be extended to address more complex scenarios beyond spurious correlations

Die Konzepte von DaC könnten auf komplexere Szenarien jenseits von spuriösen Korrelationen ausgeweitet werden, indem sie auf andere Arten von Daten angewendet werden. Zum Beispiel könnten sie auf Textdaten angewendet werden, um nicht-kausale Teile von Texten zu identifizieren und zu intervenieren, um die Modellleistung zu verbessern. Darüber hinaus könnten sie auf Zeitreihendaten angewendet werden, um Muster zu erkennen, die zu spuriösen Korrelationen führen, und um gezielte Interventionen vorzunehmen, um diese zu korrigieren.

What are the implications of DaC's success without requiring group labels for training on future machine learning approaches

Das erfolgreiche Abschneiden von DaC ohne die Notwendigkeit von Gruppenlabels für das Training hat weitreichende Auswirkungen auf zukünftige maschinelle Lernansätze. Es zeigt, dass es möglich ist, robuste Modelle zu entwickeln, die nicht auf Gruppeninformationen angewiesen sind, was die Anforderungen an die Datenvorbereitung und das Training erheblich reduziert. Dies könnte zu einer breiteren Anwendung von maschinellem Lernen in Bereichen führen, in denen Gruppeninformationen schwer zu erhalten sind oder nicht verfügbar sind. Darüber hinaus könnte dies zu effizienteren und kostengünstigeren Trainingsansätzen führen, da weniger Anmerkungen und Vorverarbeitungsschritte erforderlich sind.

How can the insights from DaC be applied to other domains beyond image classification for improved robustness

Die Erkenntnisse aus DaC könnten auf andere Bereiche jenseits der Bildklassifizierung angewendet werden, um die Robustheit von Modellen zu verbessern. Zum Beispiel könnten sie in der medizinischen Diagnose eingesetzt werden, um nicht-kausale Merkmale in medizinischen Bildern zu identifizieren und zu intervenieren, um genaue Diagnosen zu ermöglichen. In der Finanzbranche könnten sie verwendet werden, um spuriöse Korrelationen in Finanzdaten zu erkennen und zu korrigieren, um genauere Vorhersagen zu treffen. Darüber hinaus könnten sie in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um nicht-kausale Muster in Texten zu identifizieren und zu intervenieren, um die Leistung von Sprachmodellen zu verbessern.