Observing Pre-Trained Convolutional Neural Network (CNN) Layers as Feature Extractor for Detecting Bias in Image Classification Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Detecting bias in data is crucial since it can pose serious problems when developing an AI algorithm. The research aims to propose a novel study design to detect bias in image classification data by using pretrained Convolutional Neural Network (CNN) layers as a feature extractor. There are three datasets used in the research with varying degrees of complexity, those are low, medium, and high complexity. There are Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) Digits, batik collections (Parang, Megamendung, and Kawung), and Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR-10) datasets. Then, the researchers make a baseline workflow and substitute a step-in feature extraction with a convolution using the first pre-trained CNN layer and each of its kernels. Then, the researchers evaluate the effect of the experiments using accuracy. By observing the effect of the individual kernel, the research can better make sense of what happens inside a CNN layer. The research finds that color in the image is an essential factor when working with CNN. Furthermore, the proposed study design can detect bias in image classification data where it is related to the color of the image. Detecting this bias early is important in helping developers to improve AI algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle