Debiasing Classifiers by Amplifying Bias with Latent Diffusion and Large Language Models

📄 arXiv: 2411.16079v1 📥 PDF

作者: Donggeun Ko, Dongjun Lee, Namjun Park, Wonkyeong Shim, Jaekwang Kim

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-25

备注: 8 pages + Appendix

💡 一句话要点

提出DiffuBias，利用潜在扩散模型和大型语言模型增强分类器鲁棒性，解决偏见学习问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 去偏见学习 扩散模型 文本到图像生成 大型语言模型 图像分类 鲁棒性 泛化能力

📋 核心要点

  1. 神经网络易受训练数据中偏见的影响，导致在具有挑战性的场景下性能下降，现有方法依赖于额外的标注信息或复杂的GAN训练。
  2. DiffuBias利用预训练的扩散模型和图像描述模型，生成与分类器偏见相冲突的样本，从而在不进行额外训练的情况下提高模型的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，DiffuBias在多个基准数据集上取得了state-of-the-art的去偏见效果，并分析了不同生成模型的能耗。

📝 摘要（中文）

神经网络在图像分类中容易学习到偏见和误导性关联，影响泛化能力和性能。以往方法需要属性标签（如背景、颜色）或利用生成对抗网络（GAN）来缓解偏见。本文提出DiffuBias，一种新颖的文本到图像生成流程，通过生成偏见冲突样本来增强分类器的鲁棒性，且生成阶段无需训练。DiffuBias利用预训练的扩散模型和图像描述模型，使用来自有偏分类器（f_B）的top-K损失来创建更具代表性的数据样本，从而挑战分类器的偏见。该方法不仅能有效消除偏见，还能提高分类器的泛化能力。据我们所知，DiffuBias是第一个利用稳定扩散模型生成偏见冲突样本的去偏见方法。全面的实验评估表明，DiffuBias在基准数据集上实现了最先进的性能。我们还对各种生成模型在碳排放和能源消耗方面进行了比较分析，以突出计算效率的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：神经网络在图像分类任务中容易受到数据集中存在的偏见的影响，导致模型学习到虚假的关联性，从而影响其泛化能力。现有的去偏见方法通常需要额外的属性标签（例如，背景、颜色），或者依赖于生成对抗网络（GAN）来生成对抗样本，这些方法要么需要大量的人工标注，要么训练过程不稳定且计算成本高昂。

核心思路：DiffuBias的核心思路是利用预训练的扩散模型生成与分类器偏见相冲突的样本，从而迫使分类器学习更鲁棒的特征表示。通过生成那些能够最大化有偏分类器损失的样本，DiffuBias有效地揭示了分类器所依赖的偏见，并促使其学习更可靠的特征。这种方法避免了对额外标注信息的依赖，并且利用了预训练模型的强大生成能力。

技术框架：DiffuBias的整体流程包括以下几个主要阶段：1) 使用有偏见的分类器（f_B）对现有数据集进行预测，并选择top-K个损失最高的样本。2) 使用图像描述模型（例如，BLIP）为这些样本生成文本描述。3) 利用大型语言模型（LLM）对这些文本描述进行修改，以生成与原始偏见相冲突的文本提示。4) 使用稳定扩散模型（Stable Diffusion）根据修改后的文本提示生成新的图像样本。5) 将生成的图像样本添加到训练集中，并重新训练分类器。

关键创新：DiffuBias的关键创新在于利用预训练的稳定扩散模型和大型语言模型来自动生成偏见冲突样本，而无需额外的标注信息或复杂的GAN训练。这是第一个利用稳定扩散模型进行去偏见任务的方法。通过结合有偏分类器的损失信息、图像描述模型和文本编辑能力，DiffuBias能够高效地生成具有挑战性的样本，从而提高分类器的鲁棒性。

关键设计：DiffuBias的关键设计包括：1) 使用top-K损失来选择最具代表性的偏见样本。2) 利用大型语言模型对文本描述进行修改，以生成与原始偏见相冲突的提示。例如，如果分类器倾向于将具有特定背景的图像分类为某个类别，则LLM会生成具有不同背景的图像描述。3) 使用稳定扩散模型生成高质量的图像样本。4) 通过实验确定合适的K值，以及生成样本的数量，以平衡去偏见效果和计算成本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DiffuBias在多个基准数据集上取得了state-of-the-art的去偏见效果。例如，在CelebA数据集上，DiffuBias显著提高了模型在不同性别和肤色群体上的分类准确性。此外，作者还对不同生成模型的碳排放和能源消耗进行了比较分析，结果表明DiffuBias具有较高的计算效率。实验结果还表明，DiffuBias不仅能够消除偏见，还能提高分类器的泛化能力。

🎯 应用场景

DiffuBias可应用于各种图像分类任务中，尤其是在数据集存在偏见的情况下。例如，在医疗图像诊断中，可以利用DiffuBias消除由于患者种族、年龄等因素引起的偏见，提高诊断的准确性和公平性。此外，该方法还可以应用于自动驾驶、人脸识别等领域，以提高模型在复杂环境下的鲁棒性和可靠性。未来，DiffuBias可以扩展到其他模态的数据，例如文本和音频，以解决更广泛的偏见问题。

📄 摘要（原文）

Neural networks struggle with image classification when biases are learned and misleads correlations, affecting their generalization and performance. Previous methods require attribute labels (e.g. background, color) or utilizes Generative Adversarial Networks (GANs) to mitigate biases. We introduce DiffuBias, a novel pipeline for text-to-image generation that enhances classifier robustness by generating bias-conflict samples, without requiring training during the generation phase. Utilizing pretrained diffusion and image captioning models, DiffuBias generates images that challenge the biases of classifiers, using the top-$K$ losses from a biased classifier ($f_B$) to create more representative data samples. This method not only debiases effectively but also boosts classifier generalization capabilities. To the best of our knowledge, DiffuBias is the first approach leveraging a stable diffusion model to generate bias-conflict samples in debiasing tasks. Our comprehensive experimental evaluations demonstrate that DiffuBias achieves state-of-the-art performance on benchmark datasets. We also conduct a comparative analysis of various generative models in terms of carbon emissions and energy consumption to highlight the significance of computational efficiency.