論文の概要: Renyi Fair Information Bottleneck for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04950v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 18:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 16:56:05.154334
• Title: Renyi Fair Information Bottleneck for Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類のためのRenyi Fair Information Bottleneck
• Authors: Adam Gronowski and William Paul and Fady Alajaji and Bahman Gharesifard and Philippe Burlina
• Abstract要約: 我々は、Renyi Fair Information Bottleneck(RFIB)と呼ばれる機械学習における公正性を保証する新しい方法を開発した。 フェア表現を学習するための2つの異なるフェアネス制約 - 人口統計パリティと等化オッズ - を考察し、Renyiの発散を調整可能なパラメータ$alpha$で用いた変分アプローチにより損失関数を導出する。 次に,EyePACSの医用画像データを用いた画像分類法の性能評価を行い,多種多様なユーティリティ/フェアネス測定値を用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.13405065406781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a novel method for ensuring fairness in machine learning which we term as the Renyi Fair Information Bottleneck (RFIB). We consider two different fairness constraints - demographic parity and equalized odds - for learning fair representations and derive a loss function via a variational approach that uses Renyi's divergence with its tunable parameter $\alpha$ and that takes into account the triple constraints of utility, fairness, and compactness of representation. We then evaluate the performance of our method for image classification using the EyePACS medical imaging dataset, showing it outperforms competing state of the art techniques with performance measured using a variety of compound utility/fairness metrics, including accuracy gap and Rawls' minimal accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Renyi Fair Information Bottleneck (RFIB) と呼ばれる機械学習における公正性を保証する新しい手法を開発した。 公平な表現を学習するための2つの異なるフェアネス制約 - 人口的パリティと均等化されたオッズ - を考察し、Renyiの発散を調節可能なパラメータ$\alpha$で利用し、実用性、公正性、表現のコンパクト性の3つの制約を考慮に入れた変分的アプローチにより損失関数を導出する。 そして,EyePACSの医用画像データセットを用いて画像分類法の性能を評価し,その精度とRawlsの最小精度を含む多種多種多種多種多様の実用/公正度測定値を用いて,技術技術の競合状態と性能を比較検討した。

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