Probing the Effect of Selection Bias on NN Generalization with a Thought Experiment.
Notice bibliographique
Résumé
Learned networks in the domain of visual recognition and cognition impress in part because even though they are trained with datasets many orders of magnitude smaller than the full population of possible images, they exhibit sufficient generalization to be applicable to new and previously unseen data. Although many have examined issues regarding generalization from several perspectives, we wondered If a network is trained with a biased dataset that misses particular samples corresponding to some defining domain attribute, can it generalize to the full domain from which that training dataset was extracted? It is certainly true that in vision, no current training set fully captures all visual information and this may lead to Selection Bias. Here, we try a novel approach in the tradition of the Thought Experiment. We run this thought experiment on a real domain of visual objects that we can fully characterize and look at specific gaps in training data and their impact on performance requirements. Our thought experiment points to three conclusions: first, that generalization behavior is dependent on how sufficiently the particular dimensions of the domain are represented during training; second, that the utility of any generalization is completely dependent on the acceptable system error; and third, that specific visual features of objects, such as pose orientations out of the imaging plane or colours, may not be recoverable if not represented sufficiently in a training set. Any currently observed generalization in modern deep learning networks may be more the result of coincidental alignments and whose utility needs to be confirmed with respect to a system's performance specification. Our Thought Experiment Probe approach, coupled with the resulting Bias Breakdown can be very informative towards understanding the impact of biases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».