論文の概要: Fairness Constraints in Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06190v1
• Date: Mon, 14 Sep 2020 04:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 11:32:09.494016
• Title: Fairness Constraints in Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き学習における公正制約
• Authors: Tao Zhang, Tianqing Zhu, Mengde Han, Jing Li, Wanlei Zhou, Philip S. Yu
• Abstract要約: 我々は,最適化問題として定式化された,公平な半教師付き学習のためのフレームワークを開発する。 偏り・分散・雑音分解による半教師あり学習における識別源を理論的に分析する。 本手法は, 公平な半教師付き学習を達成でき, 公正な教師付き学習よりも精度と公平性のトレードオフが良好である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.48626493765908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fairness in machine learning has received considerable attention. However, most studies on fair learning focus on either supervised learning or unsupervised learning. Very few consider semi-supervised settings. Yet, in reality, most machine learning tasks rely on large datasets that contain both labeled and unlabeled data. One of key issues with fair learning is the balance between fairness and accuracy. Previous studies arguing that increasing the size of the training set can have a better trade-off. We believe that increasing the training set with unlabeled data may achieve the similar result. Hence, we develop a framework for fair semi-supervised learning, which is formulated as an optimization problem. This includes classifier loss to optimize accuracy, label propagation loss to optimize unlabled data prediction, and fairness constraints over labeled and unlabeled data to optimize the fairness level. The framework is conducted in logistic regression and support vector machines under the fairness metrics of disparate impact and disparate mistreatment. We theoretically analyze the source of discrimination in semi-supervised learning via bias, variance and noise decomposition. Extensive experiments show that our method is able to achieve fair semi-supervised learning, and reach a better trade-off between accuracy and fairness than fair supervised learning.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の公平性が注目されている。 しかし、フェアラーニングに関するほとんどの研究は、教師なし学習または教師なし学習に焦点を当てている。 半監督設定を考える人はごくわずかである。 しかし実際には、ほとんどの機械学習タスクはラベル付きデータとラベルなしデータの両方を含む大きなデータセットに依存している。 公正学習の大きな問題のひとつは、公平性と正確性のバランスにある。 トレーニングセットのサイズを増やすことは、よりよいトレードオフをもたらす可能性がある、というこれまでの研究。 ラベルのないデータでトレーニングセットを増やせば、同様の結果が得られると考えています。 そこで我々は,最適化問題として定式化された,公平な半教師付き学習のためのフレームワークを開発する。 これには、精度を最適化する分類器の損失、ラベル付きデータ予測を最適化するラベル伝搬損失、ラベル付きデータとラベルなしデータの公正度を最適化するフェアネス制約が含まれる。 このフレームワークはロジスティック回帰において実行され、異なる影響と異なる不適切な処理の公平度尺度の下でベクターマシンをサポートする。 偏り・分散・雑音分解による半教師あり学習における識別源を理論的に分析する。 広範な実験により,本手法は公平な半教師付き学習を実現することができ,公平な教師付き学習よりも正確さと公平さのトレードオフが達成できることが示された。

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