論文の概要: Multiaccurate Proxies for Downstream Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04423v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 13:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-12 13:37:41.489164
• Title: Multiaccurate Proxies for Downstream Fairness
• Title（参考訳）: 下流フェアネスのための多精度プロキシ
• Authors: Emily Diana, Wesley Gill, Michael Kearns, Krishnaram Kenthapadi, Aaron Roth, and Saeed Sharifi-Malvajerdi
• Abstract要約: 本研究では,センシティブな特徴が訓練時に利用できない場合に,人口的公正な条件に従わなければならないモデルを訓練する際の課題について検討する。 センシティブな機能にアクセス可能な"上流"学習者は、他の属性からこれらの機能のプロキシモデルを学ぶことができる。 この目的のために、下流モデルクラスで十分であるようなマルチ精度の制約に従うことを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.36220509798361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of training a model that must obey demographic fairness conditions when the sensitive features are not available at training time -- in other words, how can we train a model to be fair by race when we don't have data about race? We adopt a fairness pipeline perspective, in which an "upstream" learner that does have access to the sensitive features will learn a proxy model for these features from the other attributes. The goal of the proxy is to allow a general "downstream" learner -- with minimal assumptions on their prediction task -- to be able to use the proxy to train a model that is fair with respect to the true sensitive features. We show that obeying multiaccuracy constraints with respect to the downstream model class suffices for this purpose, and provide sample- and oracle efficient-algorithms and generalization bounds for learning such proxies. In general, multiaccuracy can be much easier to satisfy than classification accuracy, and can be satisfied even when the sensitive features are hard to predict.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、センシティブな機能がトレーニング時に利用できない場合に、人口統計学的公正条件に従わなければならないモデルをトレーニングする問題を調査します。 私たちはフェアネスパイプラインの観点を採用しており、センシティブな機能にアクセス可能な"上流"学習者は、他の属性からこれらの機能のプロキシモデルを学びます。 プロキシの目標は、一般的な"ダウンストリーム"学習者 -- 予測タスクを最小限の仮定で -- が、プロキシを使用して、真に敏感な機能に対して公平なモデルをトレーニングできるようにすることです。 我々は,この目的のために,下流モデルクラスに対する多精度制約に従うことを示し,サンプルおよびoracleの効率的なアルゴリズムと,そのようなプロキシを学ぶための一般化境界を提供する。 一般に、多重精度は分類の正確さよりもずっと容易に満足でき、感度の高い特徴が予測しにくい場合でも満足できる。

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