論文の概要: Fairness Transferability Subject to Bounded Distribution Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00129v1
• Date: Tue, 31 May 2022 22:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 13:10:11.739949
• Title: Fairness Transferability Subject to Bounded Distribution Shift
• Title（参考訳）: 境界分布シフトを考慮したフェアネス伝達性
• Authors: Yatong Chen, Reilly Raab, Jialu Wang, Yang Liu
• Abstract要約: あるソース分布に「フェア」なアルゴリズム予測器が与えられたとしても、あるバウンダリ内のソースと異なる未知のターゲット分布上では、まだフェアなのか? 本研究では,有界分布シフトを考慮した機械学習予測器の統計的グループフェアネスの伝達可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.62716254065607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given an algorithmic predictor that is "fair" on some source distribution, will it still be fair on an unknown target distribution that differs from the source within some bound? In this paper, we study the transferability of statistical group fairness for machine learning predictors (i.e., classifiers or regressors) subject to bounded distribution shift, a phenomenon frequently caused by user adaptation to a deployed model or a dynamic environment. Herein, we develop a bound characterizing such transferability, flagging potentially inappropriate deployments of machine learning for socially consequential tasks. We first develop a framework for bounding violations of statistical fairness subject to distribution shift, formulating a generic upper bound for transferred fairness violation as our primary result. We then develop bounds for specific worked examples, adopting two commonly used fairness definitions (i.e., demographic parity and equalized odds) for two classes of distribution shift (i.e., covariate shift and label shift). Finally, we compare our theoretical bounds to deterministic models of distribution shift as well as real-world data.
• Abstract（参考訳）: あるソース分布に「フェア」なアルゴリズム予測器が与えられたとしても、あるバウンダリ内のソースと異なる未知のターゲット分布上では、まだフェアなのか? 本稿では,機械学習予測器(例えば,分類器や回帰器)に対して,配置モデルや動的環境へのユーザ適応によって生じる現象である有界分布シフトを考慮した統計的グループフェアネスの転送可能性について検討する。 そこで我々は,このような伝達可能性を特徴付けるバウンダリを開発し,社会的に連続したタスクに対する機械学習の不適切な展開を通知する。 まず, 分布変化に伴う統計的公正違反の有界化のための枠組みを開発し, 転送された公正違反に対する一般上界の定式化を行った。 次に,2種類の分布シフト(共変量シフトとラベルシフト)に対して,普通に使用される2つのフェアネス定義(人口分布パリティと等化オッズ)を適用して,特定の作業例のバウンダリを開発する。 最後に、実世界のデータと同様に分布シフトの決定論的モデルと比較する。

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