論文の概要: AI Fairness via Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01109v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 22:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 01:42:18.641997
• Title: AI Fairness via Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ドメイン適応によるAIフェアネス
• Authors: Neil Joshi and Phil Burlina
• Abstract要約: 我々は,AIの公正性を確保するための新しい手法を,保護的・敏感な要因に対して検討する。 この方法は、トレーニングセットの強化によるドメイン適応を用いてバイアスを考慮したトレーニングデータの不均衡に取り組む。 本稿では, 加齢関連黄斑変性症(AMD)の診断に本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While deep learning (DL) approaches are reaching human-level performance for many tasks, including for diagnostics AI, the focus is now on challenges possibly affecting DL deployment, including AI privacy, domain generalization, and fairness. This last challenge is addressed in this study. Here we look at a novel method for ensuring AI fairness with respect to protected or sensitive factors. This method uses domain adaptation via training set enhancement to tackle bias-causing training data imbalance. More specifically, it uses generative models that allow the generation of more synthetic training samples for underrepresented populations. This paper applies this method to the use case of detection of age related macular degeneration (AMD). Our experiments show that starting with an originally biased AMD diagnostics model the method has the ability to improve fairness.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)アプローチは、診断AIを含む多くのタスクにおいて、人間レベルのパフォーマンスに到達しているが、現在では、AIプライバシ、ドメインの一般化、公正性など、DLデプロイメントに影響を与える可能性のある課題に焦点を当てている。 この研究でこの最後の課題に対処する。 本稿では,保護的あるいは敏感な要因に対して,aiの公平性を保証する新しい手法について考察する。 この方法は、トレーニングセット強化によるドメイン適応を用いて、バイアスカウンティングトレーニングデータ不均衡に取り組む。 より具体的には、人口不足に対するより合成的なトレーニングサンプルの生成を可能にする生成モデルを使用する。 本稿では,年齢関連黄斑変性症(AMD)の診断に本手法を適用した。 我々の実験では、元々バイアスのあるamd診断モデルから始めると、この方法が公平性を改善する能力を持つことが示されている。

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