A Preliminary Study to Examining Per-class Performance Bias via Robustness Distributions
Notice bibliographique
Résumé
As neural networks are increasingly used in sensitive real-world applications, mitigating bias of classifiers is of crucial importance. One often-used approach to controlling quality in classification tasks is to ensure that predictive performance is balanced between different classes; however, it has been shown in previous work that even if class performance is balanced, instances of some classes are easier to perturb in such a way that they are misclassified, which indicates that per-class performance bias exists. In this preliminary study, we found that even when class performance is balanced, class robustness can vary strongly when assessing the robustness of a given neural network classifier in a more nuanced fashion. For this purpose, we use robustness distributions, i.e., empirical probability distributions of some robustness metric, such as the critical epsilon value, over a set of instances. We observed that the robustness of the same class over the same data can significantly differ from each other for different neural networks; this means that even when a neural network appears to be unbiased, it might be easier to perturb instances of a given class so that they are misclassified. Furthermore, we explored the robustness distributions when we have a predefined target class, i.e., a specific class into which an instance is misclassified after perturbation. Our empirical results indicate that in most cases, there are significant differences in robustness distributions for different classes. While our empirical results reported here are for MNIST classifiers, we are currently performing experiments using the German Traffic Sign Recognition Benchmark. Furthermore, we are running experiments with retrained networks for fairness, to see whether this has a significant effect on the per-class robustness distributions. Lastly, we aim to create a robust class fairness metric based on our findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».