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

核心概念

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

摘要

• 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.

統計資料

"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."

引述

"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."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Decompose-and-Compose

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

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

深入探究

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.