debiasing2 [논문리뷰] BiaSwap: Removing Dataset Bias with Bias-Tailored Swapping Augmentation (ICCV 2021) 이번에는 ICCV 2021에 accept 된 Kaist의 BiaSwap: Removing Dataset Bias with Bias-Tailored Swapping Augmentation 리뷰하려고 합니다. 자세한 내용은 원문을 참고해주세요. Deep neural network는 보통 dataset에 존재하는 spurious correlation에 기반해서 prediction을 하는 경우가 많다고 합니다. 쉽게 말하면 ground truth라고 알고있는 대상을 보지 않고 correlated된 다른 feature를 기반으로 하는 경우가 많다는 것이죠. 이러한 것은 unbiased data distribution환경에서 generalization에 실패하는 경우도 많았기에 이러한 문제를 다뤘던 기존의 appr.. 2022. 9. 13. [논문리뷰] Learning Debiased Representation via Disentangled Feature Augmentation (NeurIPS 2021) 이번에는 NeurIPS 2021에 accept 된 Kaist와 Kakao의 Learning Debiased Representation via Disentangled Feature Augmentation 리뷰하려고 합니다. 자세한 내용은 원문을 참고해주세요. 최근의 Deep Neural Network는 주변 속성들을 기반으로 decision을 진행하고, 이러한 것은 target variable과 correlation이 강하게 존재한다. 이런 모델은 dataset bias로 부터 학습된 biased model이라고 한다. Biased dataset은 target variable에 맞는 것이 주로 나타나는 속성을 포함한다. (이를 bias attributes라고 부른다.) 논문에서는 새와 그 주변의 하늘 정도.. 2022. 7. 26. 이전 1 다음
