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


Core Concepts
Decompose-and-Compose (DaC) method improves robustness to correlation shift by combining image elements.
Abstract
画像の要素を組み合わせることで相関シフトに対する堅牢性を向上させるDecompose-and-Compose(DaC)メソッドが提案されました。この方法は、標準的なERMモデルによって訓練された画像の部分を分解し、最も注目されている部分を見つけることで、スパリアス相関と多様性シフトを軽減します。新しいデータポイントを生成して少数派グループを強調することで、トレーニングデータのグループバランスを実現します。
Stats
モデルは通常、画像の因果関係または非因果関係の部分により注目します。 データセットにおける選択されたサンプルの割合が増加すると、基本モデルが高い損失を持つサンプルにより傾向があります。
Quotes
"Based on our observations, models trained with ERM usually highly attend to either the causal components or the components having a high spurious correlation with the label." "In most realistic datasets, due to the lower correlation of non-causal parts with the label compared to the causal ones, ERM usually shows causal attention." "Our method outperforms other methods that don’t require group label during training with a large margin in both mean and worst group accuracy metrics on Waterbirds, Dominoes, and Metahift datasets."

Key Insights Distilled From

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

https://arxiv.org/pdf/2402.18919.pdf
Decompose-and-Compose

Deeper Inquiries

どのようにしてモデルは因果関係または非因果関係の部分に注目するように学習しますか

モデルが因果関係または非因果関係の部分に注目するように学習する方法は、主にデータセット全体での予測力に依存します。通常、非因果関係の部分はラベルと比較して相関が低いため、多くのリアルなデータセットではERM(Empirical Risk Minimization)で訓練されたモデルは原因的な部分に注目する傾向があります。具体的には、ERmで訓練されたモデルが画像上の特定領域からラベルを容易に予測できる場合、その領域へより多く注意を払います。

他の方法と比較して、DaCメソッドが水鳥、ドミノ、メタシフトデータセットで大きな差で優れている理由は何ですか

DaCメソッドが水鳥、ドミノ、メタシフトデータセットで他の方法と比較して大きな差で優れている理由は以下です: DaCメソッドでは選択した低損失サンプルを組み合わせて新しい画像を生成し、「少数派グループ」から「多数派グループ」へバランスを取ります。 既存の手法と比較してDaCメソッドはグループアノテーションを必要とせず高い性能を発揮します。 メタシフトやウォーターバードなどさまざまな実世界問題でも効果的です。

将来的な研究では、このアプローチをさらに発展させてどのような複雑なシナリオに適用できるか考えられますか

将来的な研究では、このアプローチをさらに発展させて次のような複雑なシナリオへ適用することが考えられます: 複数属性間や異種物質間の偶然相関問題 異種物質や背景等異種情報から生じる誤った推定問題 より高度かつ正確な画像パーツ識別および介入手法 これら拡張された応用領域ではDaCメソッドが有益であり、深層学習系統内外でも幅広く活用可能です。
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