論文の概要: Normalise for Fairness: A Simple Normalisation Technique for Fairness in Regression Machine Learning Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00993v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 15:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 21:10:37.021146
• Title: Normalise for Fairness: A Simple Normalisation Technique for Fairness in Regression Machine Learning Problems
• Title（参考訳）: フェアネスの正規化:回帰機械学習問題におけるフェアネスの簡易正規化手法
• Authors: Mostafa M. Amin, Björn W. Schuller,
• Abstract要約: 回帰問題に対する正規化(FaiReg)に基づく単純かつ効果的な手法を提案する。 データバランシングと敵対的トレーニングという,公正性のための2つの標準的な手法と比較する。 その結果、データバランスよりも不公平さの影響を低減できる優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.93320580613236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithms and Machine Learning (ML) are increasingly affecting everyday life and several decision-making processes, where ML has an advantage due to scalability or superior performance. Fairness in such applications is crucial, where models should not discriminate their results based on race, gender, or other protected groups. This is especially crucial for models affecting very sensitive topics, like interview invitation or recidivism prediction. Fairness is not commonly studied for regression problems compared to binary classification problems; hence, we present a simple, yet effective method based on normalisation (FaiReg), which minimises the impact of unfairness in regression problems, especially due to labelling bias. We present a theoretical analysis of the method, in addition to an empirical comparison against two standard methods for fairness, namely data balancing and adversarial training. We also include a hybrid formulation (FaiRegH), merging the presented method with data balancing, in an attempt to face labelling and sampling biases simultaneously. The experiments are conducted on the multimodal dataset First Impressions (FI) with various labels, namely Big-Five personality prediction and interview screening score. The results show the superior performance of diminishing the effects of unfairness better than data balancing, also without deteriorating the performance of the original problem as much as adversarial training. Fairness is evaluated based on the Equal Accuracy (EA) and Statistical Parity (SP) constraints. The experiments present a setup that enhances the fairness for several protected variables simultaneously.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムと機械学習(ML)は日々の生活やいくつかの意思決定プロセスに影響を与えている。 このようなアプリケーションの公正性は重要であり、モデルが人種、性別、その他の保護されたグループに基づいて結果を識別するべきではない。 これは、インタビューの招待や再会の予測など、非常にセンシティブなトピックに影響を与えるモデルにとって特に重要である。 フェアネスは二項分類問題と比較して回帰問題に対して一般的に研究されていないため、正規化(FaiReg)に基づく単純かつ効果的な手法が提案され、特にラベル付けバイアスによる回帰問題における不公平さの影響を最小化することができる。 本手法の理論的解析に加えて,データバランシングと対角訓練の2つの標準手法に対する実証的な比較を行った。 また,提案手法とデータバランシングを併用したハイブリッド定式化(FaiRegH)を併用して,ラベル付けとサンプリングバイアスを同時に実施する。 実験は、Big-Fiveパーソナリティ予測とインタビュースクリーニングスコアなど、さまざまなラベルを持つマルチモーダルデータセットFirst Impressions (FI)上で実施される。 その結果、データバランシングよりも不公平さの影響を低減し、また、元の問題の性能を敵の訓練よりも劣化させることなく、優れた性能を示した。 公平性は、等式精度(EA)と統計パリティ(SP)の制約に基づいて評価される。 実験では、いくつかの保護された変数の公平性を同時に向上する設定を提示した。

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