Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial Learning for Counterfactual Fairness

論文の概要: Adversarial Learning for Counterfactual Fairness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13122v1
Date: Sun, 30 Aug 2020 09:06:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-23 12:02:51.094449
Title: Adversarial Learning for Counterfactual Fairness
Title（参考訳）: 対物フェアネスのための逆学習
Authors: Vincent Grari, Sylvain Lamprier, Marcin Detyniecki
Abstract要約: 近年、フェアネスは機械学習研究コミュニティにおいて重要なトピックとなっている。我々は,MDDの罰則よりも強力な推論を可能にする,対向的ニューラルネットワークアプローチに頼ることを提案する。実験では、離散的および連続的な設定の両方に対して、対実的公正性の観点から、顕著な改善が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.302633901803526
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, fairness has become an important topic in the machine learning research community. In particular, counterfactual fairness aims at building prediction models which ensure fairness at the most individual level. Rather than globally considering equity over the entire population, the idea is to imagine what any individual would look like with a variation of a given attribute of interest, such as a different gender or race for instance. Existing approaches rely on Variational Auto-encoding of individuals, using Maximum Mean Discrepancy (MMD) penalization to limit the statistical dependence of inferred representations with their corresponding sensitive attributes. This enables the simulation of counterfactual samples used for training the target fair model, the goal being to produce similar outcomes for every alternate version of any individual. In this work, we propose to rely on an adversarial neural learning approach, that enables more powerful inference than with MMD penalties, and is particularly better fitted for the continuous setting, where values of sensitive attributes cannot be exhaustively enumerated. Experiments show significant improvements in term of counterfactual fairness for both the discrete and the continuous settings.
Abstract（参考訳）: 近年,機械学習研究コミュニティでは,公平性が重要な話題となっている。特に、反事実公平性は、最も個々のレベルで公平性を保証する予測モデルの構築を目標としている。グローバルに人口全体に対する公平性を考えるのではなく、例えば性別や人種など、特定の利害の属性のバリエーションで、どんな個人がどう見えるかを想像する、という考え方だ。既存のアプローチは個人の変分自己エンコーディングに依存しており、最大平均離散性(MMD)ペナル化を用いて、推論された表現の統計的依存を対応する感度属性で制限している。これにより、ターゲットフェアモデルのトレーニングに使用される対実的なサンプルのシミュレーションが可能になる。本研究では,MDDの罰則よりも強力な推論が可能であり,重要な属性の値を総和的に列挙できないような連続的な設定に特に適した,敵対的ニューラルネットワークアプローチを提案する。実験では、離散的および連続的な設定の両方に対して、対実的公正性の観点から、顕著な改善が示された。

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