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

Core Concepts

Decompose-and-Compose (DaC) proposes a compositional approach to improve robustness to correlation shift by combining elements of images.

Abstract

Standard Empirical Risk Minimization (ERM) training is effective for image classification on in-distribution data but fails on out-of-distribution samples.
DaC addresses the issue of spurious correlations by decomposing images into causal and non-causal parts and intervening to create new data points.
The method improves worst group accuracy compared to previous methods without requiring group labels.
Experiments show DaC outperforms other methods on various datasets.
The method is effective in balancing groups and mitigating spurious correlations.

Stats

"DFR retrains the last layer of a model previously trained by ERM with group-balanced data to make it robust to spurious correlation."
"MaskTune fine-tunes the model for one epoch using a masked version of the training data to focus on core features."
"Group DRO minimizes the worst-case loss across groups with strong regularization."

Quotes

"Models trained with ERM usually highly attend to either the causal components or the components having a high spurious correlation with the label."
"Our proposed method performs better than previous baselines on well-known benchmarks in the literature."

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

질문 1

DaC 방법은 어떻게 확장하여 장면의 객체 속성과 레이블 간의 잘못된 상관 관계를 해결할 수 있을까요?

답변 1

DaC 방법은 이미지의 부분을 조합으로 간주하고, 이미지의 부분을 결합하여 새로운 데이터 포인트를 생성하는 방법을 제안합니다. 이를 확장하여 장면의 여러 객체 속성 간의 상관 관계를 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 각 객체의 특정 속성이 레이블과 잘못된 상관 관계를 가질 때, 해당 속성을 식별하고 이를 조합하여 새로운 데이터를 생성하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 장면의 다양한 객체 속성을 고려하고 잘못된 상관 관계를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

질문 2

ERM으로 훈련된 모델이 일반적으로 이미지의 인과적 부분에 주로 주의를 기울인다는 가정의 함의는 무엇인가요?

답변 2

ERM으로 훈련된 모델이 일반적으로 이미지의 인과적 부분에 주로 주의를 기울인다는 가정은 모델이 레이블과 더 강한 상관 관계를 가진 부분에 주로 집중한다는 것을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터셋 전체에서 더 예측적인 부분에 주로 주의를 기울이기 때문에 발생합니다. 따라서 모델이 더 안정적인 상관 관계를 가진 인과적 부분에 주로 주의를 기울이게 되어 일반적으로 더 높은 성능을 보이게 됩니다.

질문 3

머신 러닝 모델에서 잘못된 상관 관계를 완화하는 맥락에서 구성성 개념은 어떻게 더 탐구될 수 있을까요?

답변 3

구성성 개념은 이미지를 부분으로 분해하고 조합하여 모델이 잘못된 상관 관계를 완화하는 데 도움이 되는 중요한 개념입니다. 이를 더 탐구하기 위해, 이미지의 다양한 부분 간의 관계를 더 깊이 파악하고, 모델이 어떤 부분에 주로 주의를 기울이는지에 대한 이해를 높일 필요가 있습니다. 또한, 부분 간의 관계를 더 정확하게 분석하고, 이를 통해 모델이 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 하는 방법을 개발하는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델이 이미지의 다양한 부분을 고려하고 잘못된 상관 관계를 효과적으로 완화할 수 있습니다.