タイトル & 超要約：VCRのバイアスをぶっ壊す！AIの信頼度爆上げ計画✨
ギャル的キラキラポイント✨ ● AIが画像（がぞう）を理解（りかい）する時（とき）の「あるある」な偏（かたよ）りを、因果関係（いんがかんけい）で解決（かいけつ）しちゃうってとこ！ ● 「共起性（きょうきせい）バイアス」とか「統計的（とうけいてき）バイアス」みたいな、難（むずか）しい言葉（ことば）を駆使（くし）して、AIをさらに賢（かしこ）くするんだって！ ● 画像検索（がぞうけんさく）とか、自動生成（じどうせいせい）コンテンツの質（しつ）が爆（ばく）上がりする予感（よかん）！ 未来（みらい）が楽しみすぎる～！
詳細解説 ●背景 AIが画像と文章（ぶんしょう）を組（く）み合（あ）わせて判断（はんだん）する「VCR」ってやつがあるんだけど、これが結構（けっこう）「あるある」なバイアスに弱（よわ）いの！データの中（なか）の変な癖（くせ）に頼（たよ）っちゃって、正（ただ）しい判断ができなくなることが問題（もんだい）だったんだよね🥺
●方法 そこで、因果関係（いんがかんけい）を使（つか）ってバイアスをなくす方法（ほうほう）を考（かんが）えたんだって！ 「バックドア調整（ちょうせい）」っていうテクニックで、バイアスの影響（えいきょう）を取（と）り除（のぞ）いたり、正解（せいかい）の言葉（ことば）の辞書（じしょ）を作（つく）ったりして、AIがちゃんと画像を見（み）て理解できるようにしたんだってさ！
●結果 結果（けっか）は、すごいの！AIがバイアスに邪魔（じゃま）されずに、ちゃんと正（ただ）しい答え（こたえ）を出（だ）せるようになったんだって！つまり、今までよりずっと賢（かしこ）くなったってこと💖 嘘（うそ）つきじゃなくなったってこと！
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Causal Debiasing for Visual Commonsense Reasoning
Visual Commonsense Reasoning (VCR) refers to answering questions and providing explanations based on images. While existing methods achieve high prediction accuracy, they often overlook bias in datasets and lack debiasing strategies. In this paper, our analysis reveals co-occurrence and statistical biases in both textual and visual data. We introduce the VCR-OOD datasets, comprising VCR-OOD-QA and VCR-OOD-VA subsets, which are designed to evaluate the generalization capabilities of models across two modalities. Furthermore, we analyze the causal graphs and prediction shortcuts in VCR and adopt a backdoor adjustment method to remove bias. Specifically, we create a dictionary based on the set of correct answers to eliminate prediction shortcuts. Experiments demonstrate the effectiveness of our debiasing method across different datasets.