Moderna maskininlärning dataset kan ha fördomar för vissa representationer som utnyttjas av algoritmer för att uppnå hög prestanda utan att lära sig att lösa den underliggande uppgiften. Detta problem kallas "representationsfördomar". Frågan om hur man kan minska representationsfördomarna i en datauppsättning undersöks och ett nytt dataset REPresentAtion bIas Removal (REPAIR) förfarande föreslås. Detta formulerar partisk minimering som ett optimeringsproblem, söker en viktfördelning som straffar exempel lätt för en klassificerare byggd på en given funktion representation. Bias reduktion likställs sedan med maximering av förhållandet mellan klassificeringsförlusten på den omvägda datauppsättningen och osäkerheten hos mark-sanningsklassens etiketter. Detta är ett minimax problem som REPAIR löser genom att omväxlande uppdatera klassificeringsparametrar och dataset omampling vikter, med hjälp av stokastisk lutning nedstigning. En experimentell uppsättning införs också för att mäta fördomarna hos alla datauppsättningar för en given representation, och effekten av denna skevhet på prestandan hos igenkänningsmodeller. Experiment med syntetiska data och igenkänningsdata visar att datauppsättningen REPAIR avsevärt kan minska representationsfördel och leda till förbättrad generalisering av modeller som är utbildade på REPAIRed dataset. De verktyg som används för att karakterisera representationsfördel och den föreslagna datauppsättningen RE-PAIR-algoritmen finns tillgängliga på https://github.com/ JerryYLi/Dataset-REPAIR/.
REF utvecklade ett nytt dataset för omprovtagning av paradigm (REPAIR) som förbättrade modellens generalisering genom utbildning på ett omviktat dataset.
REPAIR: Removing Representation Bias by Dataset Resampling
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}