Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Fair Empirical Risk Minimization with Generalized Entropy

論文の概要: A Fair Empirical Risk Minimization with Generalized Entropy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11966v1
Date: Thu, 24 Feb 2022 09:11:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-25 17:27:23.483807
Title: A Fair Empirical Risk Minimization with Generalized Entropy
Title（参考訳）: 一般化エントロピーによる公正な経験的リスク最小化
Authors: Youngmi Jin and Tae-Jin Lee
Abstract要約: 一般化エントロピーによって指定された公正性制約を伴う公正な経験的リスク最小化を考える。公正な公正な分類問題が学べるかどうかを理論的に検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.535780433771325
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently a parametric family of fairness metrics to quantify algorithmic fairness has been proposed based on generalized entropy which have been originally used in economics and public welfare. Since these metrics have several advantages such as quantifying unfairness at the individual-level and group-level, and unfold trade-off between the individual fairness and group-level fairness, algorithmic fairness requirement may be given in terms of generalized entropy for a fair classification problem. We consider a fair empirical risk minimization with a fairness constraint specified by generalized entropy. We theoretically investigate if the fair empirical fair classification problem is learnable and how to find an approximate optimal classifier of it.
Abstract（参考訳）: 近年,アルゴリズム的公正度を定量化するためのパラメトリックなフェアネス尺度が,もともと経済学や福祉に用いられてきた一般化エントロピーに基づいて提案されている。これらの指標には、個々のレベルとグループレベルの不公平さの定量化や、個々のフェアネスとグループレベルのフェアネスの間のトレードオフのようないくつかの利点があるため、アルゴリズム的フェアネス要件は、公平な分類問題に対する一般化エントロピーの観点で与えられることができる。一般化エントロピーによって特定される公平性制約を伴う公正な経験的リスク最小化を考える。理論的には、公正な経験的公正分類問題が学習可能かどうか、そしてその近似的最適分類器を見つける方法について検討する。

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