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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-18 10:20 破滅的忘却を起こさない視覚言語モデルの認識バイアス除去 ○石﨑亮太・入江 豪（東京理科大）  IMQ2025-104 IE2025-181 MVE2025-111 |
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| 抄録 | （和） | 事前学習済み視覚言語モデルは、様々な下流タスクにおいて優れた性能を達成している。その一方で、グループ属性との偽相関が存在する場合、画像を誤分類してしまうことが知られている。このようなバイアスを軽減するため、多数のバイアス除去手法が提案されてきた。しかしながらその評価は主に特定の概念クラスでのバイアス除去にのみ焦点が当てられており、それに伴って生じる汎用性への影響、すなわち他の概念クラスでの識別精度の低下は考慮されてこなかった。本研究では、これまで見過ごされてきたこの側面、すなわちバイアス除去により生じうる汎化性能の劣化について体系的な検証を行った。結果、既存手法の多くが破滅的忘却を引き起こし、汎化性能を大幅に低下させる傾向があることを確認した。対照的に、射影ベースの手法のみが、汎化性能を比較的維持できることも明らかにした。そこで本研究ではさらに、この知見に基づいてバイアスとは無関係な概念の特徴が、特徴空間上で変化しないよう明示的に制約する射影行列改良手法を提案する。本手法により、既存の射影ベースのバイアス除去性能と汎化性能のトレードオフを一貫して改善できることを示す。 |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 公正性 / 視覚言語モデル / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 410, IE2025-181, pp. 472-477, 2026年3月. | |
| 資料番号 | IE2025-181 | |
| 発行日 | 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2025-104 IE2025-181 MVE2025-111 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MVE IMQ IE |
| 開催期間 | 2026-03-16 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa-Sangyoushien-Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 破滅的忘却を起こさない視覚言語モデルの認識バイアス除去 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 公正性 / |
| キーワード(2)（和/英） | 視覚言語モデル / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石﨑 亮太 / / イシザキ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 入江 豪 / / イリエ ゴウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-18 10:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2025-104, IE2025-181, MVE2025-111 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.408(IMQ), no.410(IE), no.411(MVE) |
| ページ範囲 | pp.472-477 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) |
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