May, 2023
重新思考混淆条件下的反事实数据增强
Rethinking Counterfactual Data Augmentation Under Confounding
Abbavaram Gowtham Reddy, Saketh Bachu, Saloni Dash, Charchit Sharma, Amit Sharma...
TL;DR本研究提出了利用反事实数据扩充改善机器学习模型中混淆偏差的方法,并探讨了混淆偏差如何影响下游分类器以及基于反事实数据增强的解决方案。另外,我们还介绍了一种生成反事实图片的算法,并在 MNIST 变量和 CelebA 数据集上进行实验,证明了我们的方法的有效性和实用性。