論文の概要: Achieving Fairness at No Utility Cost via Data Reweighing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00787v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 22:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-03 15:25:13.704923
• Title: Achieving Fairness at No Utility Cost via Data Reweighing
• Title（参考訳）: データリライディングによる不便なコストで公正を達成する
• Authors: Peizhao Li and Hongfu Liu
• Abstract要約: トレーニング段階におけるサンプルの重量のみを調整するデータリライジング手法を提案する。 フェアネスと予測ユーティリティに関する各トレーニングサンプルの影響をきめ細やかにモデル化し、フェアネスとユーティリティの両方の制約による影響に基づいて個々のウェイトを計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.31236521189165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the fast development of algorithmic governance, fairness has become a compulsory property for machine learning models to suppress unintentional discrimination. In this paper, we focus on the pre-processing aspect for achieving fairness, and propose a data reweighing approach that only adjusts the weight for samples in the training phase. Different from most previous reweighing methods which assign a uniform weight for each (sub)group, we granularly model the influence from each training sample with regard to fairness and predictive utility, and compute individual weights based on the influence with constraints of both fairness and utility. Experimental results reveal that previous methods achieve fairness at a non-negligible cost of utility, while as a significant advantage, our approach can empirically release the tradeoff and obtain cost-free fairness. We demonstrate the cost-free fairness through vanilla classifiers and standard training processes on different fairness notions, compared to baseline methods on multiple tabular datasets.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムガバナンスの急速な発展に伴い、公正性は意図しない差別を抑制するために機械学習モデルに必須の性質となっている。 本稿では,公平性を達成するための前処理の側面に着目し,トレーニング段階におけるサンプルの重み付けのみを調整するデータ緩和手法を提案する。 各(サブ)グループに一様重みを割り当てる従来の改良法と異なり、各トレーニングサンプルからフェアネスと予測実用性に関する影響を詳細にモデル化し、フェアネスと実用性の両方の制約の影響に基づいて個々の重みを計算する。 実験の結果, 従来手法では, 実用性に乏しいコストで公平性を達成できたが, 重要な利点として, 実証的にトレードオフを解放し, コストフリーな公平性を得ることができた。 複数の表型データセットのベースラインメソッドと比較して,バニラ分類器と標準訓練プロセスによるコストフリーフェアネスを異なるフェアネス概念で示す。

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