Shortcut Learning in Visual Question Answering
Étude des biais dans les systèmes de questions-réponses visuelles
Résumé
This thesis is focused on the task of VQA: it consists in answering textual questions about images. We investigate Shortcut Learning in this task: the literature reports the tendency of models to learn superficial correlations leading them to correct answers in most cases, but which can fail when encountering unusual input data.
We first propose two methods to reduce shortcut learning on VQA. The first, which we call RUBi, consists of an additional loss to encourage the model to learn from the most difficult and less biased examples -- those which cannot be answered solely from the question. We then propose SCN, a model for the more specific task of visual counting, which incorporates architectural priors designed to make it more robust to distribution shifts.
We then study the existence of multimodal shortcuts in the VQA dataset. We show that shortcuts are not only based on correlations between the question and the answer but can also involve image information. We design an evaluation benchmark to measure the robustness of models to multimodal shortcuts. We show that existing models are vulnerable to multimodal shortcut learning.
The learning of those shortcuts is particularly harmful when models are evaluated in an out-of-distribution context. Therefore, it is important to evaluate the reliability of VQA models, i.e. We propose a method to improve their ability to abstain from answering when their confidence is too low. It consists of training an external ``selector'' model to predict the confidence of the VQA model. This selector is trained using a cross-validation-like scheme in order to avoid overfitting on the training set.
Cette thèse se concentre sur la tâche de VQA, c'est à dire les systèmes questions-réponses visuelles. Nous étudions l'apprentissage des biais dans cette tâche. Les modèles ont tendance à apprendre des corrélations superficielles les conduisant à des réponses correctes dans la plupart des cas, mais qui peuvent échouer lorsqu'ils rencontrent des données d'entrée inhabituelles.
Nous proposons deux méthodes pour réduire l'apprentissage par raccourci sur le VQA. La première, RUBi, consiste à encourager le modèle à apprendre à partir des exemples les plus difficiles et les moins biaisés grâce à une loss spécifique. Nous proposons ensuite SCN, un modèle pour la tâche de comptage visuel, avec une architecture conçue pour être robuste aux changements de distribution.
Nous étudions ensuite les raccourcis multimodaux dans le VQA. Nous montrons qu'ils ne sont pas seulement basés sur des corrélations entre la question et la réponse, mais qu'ils peuvent aussi impliquer des informations sur l'image. Nous concevons un benchmark d'évaluation pour mesurer la robustesse des modèles aux raccourcis multimodaux.
L'apprentissage de ces raccourcis est particulièrement problématique lorsque les modèles sont testés dans un contexte de changement de distribution. C'est pourquoi il est important de pouvoir évaluer la fiabilité des modèles VQA
Nous proposons une méthode pour leur permettre de s'abstenir de répondre lorsque leur confiance est trop faible. Cette méthode consiste à entraîner un modèle externe, dit "sélecteur", pour prédire la confiance du modèle VQA. Nous montrons que notre méthode peut améliorer la fiabilité des modèles VQA existants.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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