Class-Conditional Distribution Balancing for Group Robust Classification
作者: Miaoyun Zhao, Chenrong Li, Qiang Zhang
分类: cs.LG, cs.CV
发布日期: 2025-04-24 (更新: 2025-12-01)
💡 一句话要点
提出类条件分布平衡方法，无需偏见标注实现群体鲁棒分类
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 群体鲁棒性 类条件分布平衡 虚假相关性 样本重加权 无偏学习
📋 核心要点
- 现有群体鲁棒性方法依赖于昂贵的偏见标注或大规模预训练模型，限制了其在资源受限场景下的应用。
- 论文将虚假相关性视为类条件分布的不平衡，通过样本重加权实现类条件分布平衡，从而消除偏见。
- 实验表明，该方法在多个数据集上取得了最先进的性能，且无需偏见标注，具有实际应用价值。
📝 摘要（中文）
现实世界中，模型因错误的理由做出正确预测的虚假相关性，对鲁棒泛化构成严峻挑战。现有研究将其归因于群体不平衡，并通过最大化群体平衡或最差群体准确率来解决，但这严重依赖于昂贵的偏见标注。一种折衷方案是使用大规模预训练的基础模型预测偏见信息，但这需要海量数据，对于资源有限的稀有领域来说是不切实际的。为了应对这些挑战，我们通过将虚假相关性重新定义为类条件分布的不平衡或不匹配，提出了一种简单而有效的鲁棒学习方法，无需偏见标注和预测。我们的方法旨在最大化给定虚假因素的标签的条件熵（不确定性），利用样本重加权策略来实现类条件分布平衡，从而自动突出少数群体和类别，有效地消除虚假相关性，并生成用于分类的无偏数据分布。大量的实验和分析表明，我们的方法始终提供最先进的性能，可与依赖偏见监督的方法相媲美。
🔬 方法详解
问题定义：现有群体鲁棒性方法，如最大化群体平衡或最差群体准确率，依赖于昂贵的偏见标注。而利用预训练模型预测偏见信息的方法，需要大规模数据，不适用于资源有限的场景。因此，如何无需偏见标注或大规模预训练，实现群体鲁棒分类是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是将虚假相关性视为类条件分布的不平衡。通过平衡类条件分布，可以使得模型更加关注类别本身的特征，而不是与类别相关的虚假特征，从而提高模型的鲁棒性。
技术框架：该方法主要包含一个样本重加权模块和一个分类器。样本重加权模块根据样本的类别和虚假因素，计算每个样本的权重，使得类条件分布更加平衡。分类器则利用重加权后的样本进行训练，从而学习到更加鲁棒的分类模型。整体流程是：输入数据 -> 样本重加权 -> 分类器训练 -> 模型评估。
关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将虚假相关性问题转化为类条件分布不平衡问题，并提出了一种简单有效的样本重加权策略来平衡类条件分布，从而无需偏见标注或大规模预训练即可实现群体鲁棒分类。与现有方法相比，该方法更加轻量级，易于部署，且具有更好的泛化能力。
关键设计：样本重加权策略是关键。具体来说，对于每个样本，其权重与其所属类别和虚假因素的联合分布的逆相关。这样，少数群体和类别的样本将被赋予更高的权重，从而实现类条件分布的平衡。损失函数采用标准的交叉熵损失函数，但使用重加权后的样本进行计算。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了最先进的性能，例如在 Waterbirds 数据集上，该方法取得了与依赖偏见监督的方法相媲美的性能，且无需任何偏见标注。此外，该方法在 CelebA 数据集上也取得了显著的提升，证明了其在不同场景下的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要群体鲁棒性的分类任务中，例如医疗诊断、自动驾驶、人脸识别等。在这些领域，模型需要对不同群体（例如，不同种族、不同年龄段）具有相同的准确率，以避免歧视或安全风险。该方法无需偏见标注，降低了应用门槛，具有重要的实际价值。
📄 摘要（原文）
Spurious correlations that lead models to correct predictions for the wrong reasons pose a critical challenge for robust real-world generalization. Existing research attributes this issue to group imbalance and addresses it by maximizing group-balanced or worst-group accuracy, which heavily relies on expensive bias annotations. A compromise approach involves predicting bias information using extensively pretrained foundation models, which requires large-scale data and becomes impractical for resource-limited rare domains. To address these challenges, we offer a novel perspective by reframing the spurious correlations as imbalances or mismatches in class-conditional distributions, and propose a simple yet effective robust learning method that eliminates the need for both bias annotations and predictions. With the goal of maximizing the conditional entropy (uncertainty) of the label given spurious factors, our method leverages a sample reweighting strategy to achieve class-conditional distribution balancing, which automatically highlights minority groups and classes, effectively dismantling spurious correlations and producing a debiased data distribution for classification. Extensive experiments and analysis demonstrate that our approach consistently delivers state-of-the-art performance, rivaling methods that rely on bias supervision.