論文の概要: Linear Adversarial Concept Erasure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12091v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 13:00:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 20:23:13.193305
• Title: Linear Adversarial Concept Erasure
• Title（参考訳）: 線形反転概念消去
• Authors: Shauli Ravfogel, Michael Twiton, Yoav Goldberg and Ryan Cotterell
• Abstract要約: 与えられた概念に対応する線形部分空間の同定と消去の問題を定式化する。 我々は、この問題を制約付き線形ミニマックスゲームとしてモデル化し、既存のソリューションが一般にこのタスクに最適でないことを示す。 線形であるにもかかわらず、この手法は、トラクタビリティと解釈可能性を維持しつつ、深い非線形分類器のバイアスを効果的に軽減することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.14246446690282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern neural models trained on textual data rely on pre-trained representations that emerge without direct supervision. As these representations are increasingly being used in real-world applications, the inability to \emph{control} their content becomes an increasingly important problem. We formulate the problem of identifying and erasing a linear subspace that corresponds to a given concept, in order to prevent linear predictors from recovering the concept. We model this problem as a constrained, linear minimax game, and show that existing solutions are generally not optimal for this task. We derive a closed-form solution for certain objectives, and propose a convex relaxation, R-LACE, that works well for others. When evaluated in the context of binary gender removal, the method recovers a low-dimensional subspace whose removal mitigates bias by intrinsic and extrinsic evaluation. We show that the method -- despite being linear -- is highly expressive, effectively mitigating bias in deep nonlinear classifiers while maintaining tractability and interpretability.
• Abstract（参考訳）: テキストデータに基づいてトレーニングされた現代のニューラルモデルは、直接の監督なしに現れる事前訓練された表現に依存している。 これらの表現が現実のアプリケーションで使われるようになるにつれて、それらのコンテンツが \emph{control} できないことがますます重要な問題になっている。 線形予測器が概念を回復するのを防ぐために、与えられた概念に対応する線形部分空間の同定と消去の問題を定式化する。 我々は、この問題を制約付き線形ミニマックスゲームとしてモデル化し、既存のソリューションが一般にこのタスクに最適でないことを示す。 我々は,ある目的に対する閉形式解を導出し,他の目的にうまく機能する凸緩和 r-レースを提案する。 二元性除去の文脈で評価すると、本手法は、内在的および外在的評価によりバイアスを緩和する低次元部分空間を回復する。 線形であるにもかかわらず、この手法は、トラクタビリティと解釈可能性を維持しつつ、深い非線形分類器のバイアスを効果的に軽減する。

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