論文の概要: Sample Complexity of Uniform Convergence for Multicalibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01757v2
• Date: Mon, 7 Jun 2021 15:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 00:28:06.139196
• Title: Sample Complexity of Uniform Convergence for Multicalibration
• Title（参考訳）: 多校正のための一様収束のサンプル複雑性
• Authors: Eliran Shabat, Lee Cohen and Yishay Mansour
• Abstract要約: 多重校正誤差に対処し、予測誤差から分離する。 我々の研究は、多重校正誤差の統一収束保証のためのサンプル複雑性境界を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.10452387619829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a growing interest in societal concerns in machine learning systems, especially in fairness. Multicalibration gives a comprehensive methodology to address group fairness. In this work, we address the multicalibration error and decouple it from the prediction error. The importance of decoupling the fairness metric (multicalibration) and the accuracy (prediction error) is due to the inherent trade-off between the two, and the societal decision regarding the "right tradeoff" (as imposed many times by regulators). Our work gives sample complexity bounds for uniform convergence guarantees of multicalibration error, which implies that regardless of the accuracy, we can guarantee that the empirical and (true) multicalibration errors are close. We emphasize that our results: (1) are more general than previous bounds, as they apply to both agnostic and realizable settings, and do not rely on a specific type of algorithm (such as deferentially private), (2) improve over previous multicalibration sample complexity bounds and (3) implies uniform convergence guarantees for the classical calibration error.
• Abstract（参考訳）: 機械学習システムにおける社会的関心、特に公正性への関心が高まっている。 マルチキャリブレーションは、グループフェアネスに対処するための包括的な方法論を提供する。 本研究では,多重校正誤差に対処し,予測誤差から分離する。 公正度メートル法(マルチイブレーション)と精度(予測誤差)を分離することの重要性は、両者の固有のトレードオフと「右のトレードオフ」に関する社会的な決定(規制当局が何度も課しているように)にある。 我々の研究は、多重校正誤差の均一収束を保証するためのサンプル複雑性境界を与えるので、精度に関わらず、経験的および(真の)多重校正誤差が近いことを保証できる。 我々は,(1)非依存的かつ実現可能な設定にも適用し,特定のタイプのアルゴリズム(例えばdeferentially private)には依存せず,(2)従来の多重校正サンプルの複雑性境界よりも改善され,(3)古典的な校正誤差に対する一様収束保証が提案される,という結果を強調した。

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