[论文解读] ViBE: A Tool for Measuring and Mitigating Bias in Image Datasets

Angelina Wang, Arvind Narayanan+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 16, 2020

Generative Adversarial Networks and Image Synthesis参考文献 77被引用 4

一句话总结

ViBE（REVISE）是一种用于主动检测和缓解图像数据集中三方面偏差的工具：基于对象的偏差、基于人物的偏差以及基于地理的偏差。它分析视觉数据中对象表征、人物描绘以及地理多样性的不平衡，并提出可操作的缓解策略，以在模型部署前减少偏差。

ABSTRACT

Machine learning models are known to perpetuate and even amplify the biases present in the data. However, these data biases frequently do not become apparent until after the models are deployed. Our work tackles this issue and enables the preemptive analysis of large-scale datasets. REVISE (REvealing VIsual biaSEs) is a tool that assists in the investigation of a visual dataset, surfacing potential biases along three dimensions: (1) object-based, (2) person-based, and (3) geography-based. Object-based biases relate to the size, context, or diversity of the depicted objects. Person-based metrics focus on analyzing the portrayal of people within the dataset. Geography-based analyses consider the representation of different geographic locations. These three dimensions are deeply intertwined in how they interact to bias a dataset, and REVISE sheds light on this; the responsibility then lies with the user to consider the cultural and historical context, and to determine which of the revealed biases may be problematic. The tool further assists the user by suggesting actionable steps that may be taken to mitigate the revealed biases. Overall, the key aim of our work is to tackle the machine learning bias problem early in the pipeline. REVISE is available at this https URL

研究动机与目标

• 解决机器学习数据集中在模型部署后才显现的未被检测到的偏差问题。
• 通过系统性分析实现在大规模图像数据集中偏差的早期检测。
• 通过识别对象表征、人物描绘和地理覆盖范围中的不平衡，提供可操作的偏差缓解见解。
• 通过揭示多维度之间的相互关联偏差，支持数据从业者做出知情决策。
• 通过揭示文化与历史背景意识的偏差模式，降低部署偏差模型的风险。

提出的方法

• 该工具通过评估图像中对象的大小、上下文和多样性，执行基于对象的分析。
• 它通过评估个体的代表性、姿势和人口统计特征描绘，执行基于人物的分析。
• 基于地理的分析评估图像中描绘的位置在空间和区域分布上的情况。
• REVISE 整合这三方面，揭示在孤立情况下可能不明显的相互依赖的偏差。
• 该工具生成偏差报告，突出显示问题模式，并根据数据集特征提出缓解策略建议。
• 用户被引导在文化与历史背景下解读发现结果，以确保负责任的决策。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在模型部署前主动检测图像数据集中的偏差？
• RQ2 偏差在视觉数据集中主要通过哪些关键维度表现出来？
• RQ3 基于对象、基于人物和基于地理的偏差如何相互作用并叠加？
• RQ4 基于检测到的偏差模式，可以提出哪些可操作的缓解策略？
• RQ5 用户如何以具有上下文意识的负责任方式解读和响应偏差发现？

主要发现

• REVISE 成功识别出图像数据集中在对象、人物和地理维度上的隐藏偏差。
• 该工具揭示了偏差往往相互依赖，某一维度的表征模式会影响其他维度。
• 它提供了可操作的偏差缓解建议，例如数据增强或过滤策略。
• 该框架实现了偏差的早期检测，降低了部署不公平模型的风险。
• 用户通过理解偏差模式的文化与历史意义，能够做出更具上下文意识的决策。
• 该工具通过揭示此前未被发现的不平衡，支持数据集整理过程中的透明度与问责性。