Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness with Continuous Optimal Transport

論文の概要: Fairness with Continuous Optimal Transport

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02084v1
Date: Wed, 6 Jan 2021 15:10:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-11 00:15:07.235754
Title: Fairness with Continuous Optimal Transport
Title（参考訳）: 連続最適輸送の公正性
Authors: Silvia Chiappa and Aldo Pacchiano
Abstract要約: 連続otの双対定式化に基づく漸次フェアネス法を提案する。本手法は離散OT法よりも優れた性能を示すことを示す。また,連続OT法と離散OT法の両方がモデルパラメータを連続的に調整し,異なるレベルの不公平さに適応できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.028305502703216
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Whilst optimal transport (OT) is increasingly being recognized as a powerful and flexible approach for dealing with fairness issues, current OT fairness methods are confined to the use of discrete OT. In this paper, we leverage recent advances from the OT literature to introduce a stochastic-gradient fairness method based on a dual formulation of continuous OT. We show that this method gives superior performance to discrete OT methods when little data is available to solve the OT problem, and similar performance otherwise. We also show that both continuous and discrete OT methods are able to continually adjust the model parameters to adapt to different levels of unfairness that might occur in real-world applications of ML systems.
Abstract（参考訳）: 最適輸送(OT)は、公平性問題に対処するための強力で柔軟なアプローチとして認識されつつあるが、現在のOTフェアネス法は離散OTの使用に限られている。本稿では, OT文献の最近の進歩を活用し, 連続OTの二重定式化に基づく確率階調法を導入する。本手法は,データが少ない場合には離散OT法よりも優れた性能を示し,それ以外は同様の性能を示す。また、連続的および離散的なOT法は、MLシステムの現実的な応用において起こりうる様々な不公平なレベルに適応するために、モデルパラメータを継続的に調整できることを示す。

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