論文の概要: Fair Classification via Domain Adaptation: A Dual Adversarial Learning
Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03656v2
- Date: Tue, 30 May 2023 20:07:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 04:27:17.667795
- Title: Fair Classification via Domain Adaptation: A Dual Adversarial Learning
Approach
- Title（参考訳）: ドメイン適応による公平な分類:双対対学習アプローチ
- Authors: Yueqing Liang, Canyu Chen, Tian Tian, Kai Shu
- Abstract要約: 公平な分類のための領域適応を探求する新しい問題について検討する。
対象ドメインの公平な分類のために、ソースドメインからセンシティブな属性を適応させる新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.344142985726853
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern machine learning (ML) models are becoming increasingly popular and are
widely used in decision-making systems. However, studies have shown critical
issues of ML discrimination and unfairness, which hinder their adoption on
high-stake applications. Recent research on fair classifiers has drawn
significant attention to developing effective algorithms to achieve fairness
and good classification performance. Despite the great success of these
fairness-aware machine learning models, most of the existing models require
sensitive attributes to pre-process the data, regularize the model learning or
post-process the prediction to have fair predictions. However, sensitive
attributes are often incomplete or even unavailable due to privacy, legal or
regulation restrictions. Though we lack the sensitive attribute for training a
fair model in the target domain, there might exist a similar domain that has
sensitive attributes. Thus, it is important to exploit auxiliary information
from a similar domain to help improve fair classification in the target domain.
Therefore, in this paper, we study a novel problem of exploring domain
adaptation for fair classification. We propose a new framework that can learn
to adapt the sensitive attributes from a source domain for fair classification
in the target domain. Extensive experiments on real-world datasets illustrate
the effectiveness of the proposed model for fair classification, even when no
sensitive attributes are available in the target domain.
- Abstract（参考訳）: 現代の機械学習(ML)モデルはますます普及し、意思決定システムで広く使われている。
しかし、研究はMLの差別と不公平性の重大な問題を示しており、高い評価の応用に採用を妨げている。
公正分類器に関する最近の研究は、公平性と良好な分類性能を達成する効果的なアルゴリズムの開発に多大な注目を集めている。
これらフェアネスを意識した機械学習モデルの成功にもかかわらず、既存のモデルの多くはデータを前処理したり、モデル学習や後処理の予測を適切に予測するために、センシティブな属性を必要とする。
しかし、機密性の高い属性は、しばしば、プライバシー、法律、規制の制約のために不完全または不完全である。
ターゲットドメインで公正なモデルをトレーニングするためのセンシティブな属性はないが、センシティブな属性を持つ同様のドメインが存在するかもしれない。
したがって、類似ドメインからの補助情報を活用して、対象ドメインの公平な分類を改善することが重要である。
そこで本稿では,公平な分類のための領域適応の新たな課題について検討する。
対象領域における公平な分類のために、ソースドメインから機密性の高い属性を適応させることを学ぶための新しいフレームワークを提案する。
実世界のデータセットに対する大規模な実験は、対象領域にセンシティブな属性が存在しない場合でも、フェア分類のためのモデルの有効性を示す。
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