論文の概要: A Bandit-Based Algorithm for Fairness-Aware Hyperparameter Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03665v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 16:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 22:17:14.953924
• Title: A Bandit-Based Algorithm for Fairness-Aware Hyperparameter Optimization
• Title（参考訳）: フェアネスアウェアハイパーパラメータ最適化のためのbanditに基づくアルゴリズム
• Authors: Andr\'e F. Cruz, Pedro Saleiro, Catarina Bel\'em, Carlos Soares, Pedro Bizarro
• Abstract要約: 本稿では,帯域幅に基づくフェアネス対応ハイパーパラメータ最適化(HO)アルゴリズムであるFairbandを提案する。 HOにフェアネスの概念を導入することで、現実のMLパイプラインへのフェアネス目標のシームレスかつ効率的な統合を可能にします。 この結果から,Fairbandはパラメータ最適化によって効率よくフェアネスと精度のトレードオフをナビゲートできることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.337302350000984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Considerable research effort has been guided towards algorithmic fairness but there is still no major breakthrough. In practice, an exhaustive search over all possible techniques and hyperparameters is needed to find optimal fairness-accuracy trade-offs. Hence, coupled with the lack of tools for ML practitioners, real-world adoption of bias reduction methods is still scarce. To address this, we present Fairband, a bandit-based fairness-aware hyperparameter optimization (HO) algorithm. Fairband is conceptually simple, resource-efficient, easy to implement, and agnostic to both the objective metrics, model types and the hyperparameter space being explored. Moreover, by introducing fairness notions into HO, we enable seamless and efficient integration of fairness objectives into real-world ML pipelines. We compare Fairband with popular HO methods on four real-world decision-making datasets. We show that Fairband can efficiently navigate the fairness-accuracy trade-off through hyperparameter optimization. Furthermore, without extra training cost, it consistently finds configurations attaining substantially improved fairness at a comparatively small decrease in predictive accuracy.
• Abstract（参考訳）: かなりの研究努力がアルゴリズムの公正性に向けて導かれてきたが、まだ大きなブレークスルーはない。 実際には、全ての可能な技術とハイパーパラメータを網羅的に探索し、最適な公平性-正確性トレードオフを見つける必要がある。 したがって、ML実践者のためのツールの欠如と相まって、実際のバイアス低減手法の採用は依然として少ない。 そこで本研究では,バンドイットをベースとするfairness-aware hyperparameter optimization (ho)アルゴリズムであるfairbandを提案する。 fairbandは概念的にはシンプルで、リソース効率が高く、実装が容易で、客観的なメトリクス、モデルタイプ、探索中のハイパーパラメータ空間の両方に依存しない。 さらに、フェアネスの概念をHOに導入することにより、現実のMLパイプラインへのフェアネス目標のシームレスかつ効率的な統合を可能にします。 実世界の4つの意思決定データセット上で,Fairbandと一般的なHO手法を比較した。 ハイパーパラメータ最適化により,fairbandはフェアネス・正確なトレードオフを効率的にナビゲートできることを示す。 さらに、追加のトレーニングコストがかからず、予測精度が比較的小さく、公平性が大幅に向上した構成を一貫して発見する。

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