論文の概要: Understanding Instance-Level Impact of Fairness Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15437v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 17:31:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 17:46:06.028337
• Title: Understanding Instance-Level Impact of Fairness Constraints
• Title（参考訳）: フェアネス制約のインスタンスレベル影響の理解
• Authors: Jialu Wang and Xin Eric Wang and Yang Liu
• Abstract要約: 公正な制約が課された場合のトレーニング例の影響について検討する。 重みのあるデータ例のサブセットでのトレーニングは、精度のトレードオフによって公平性違反の低減につながることが分かっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.866655972682254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A variety of fairness constraints have been proposed in the literature to mitigate group-level statistical bias. Their impacts have been largely evaluated for different groups of populations corresponding to a set of sensitive attributes, such as race or gender. Nonetheless, the community has not observed sufficient explorations for how imposing fairness constraints fare at an instance level. Building on the concept of influence function, a measure that characterizes the impact of a training example on the target model and its predictive performance, this work studies the influence of training examples when fairness constraints are imposed. We find out that under certain assumptions, the influence function with respect to fairness constraints can be decomposed into a kernelized combination of training examples. One promising application of the proposed fairness influence function is to identify suspicious training examples that may cause model discrimination by ranking their influence scores. We demonstrate with extensive experiments that training on a subset of weighty data examples leads to lower fairness violations with a trade-off of accuracy.
• Abstract（参考訳）: グループレベルの統計バイアスを軽減するために、文献で様々な公正性の制約が提案されている。 それらの影響は、人種や性別などのセンシティブな属性のセットに対応する異なる集団のグループに対して大きく評価されている。 それにもかかわらず、コミュニティはインスタンスレベルで公正な制約を課すための十分な調査を観察していない。 対象モデルに対するトレーニング例の影響とその予測性能を特徴付ける指標である影響関数の概念に基づいて,公平性制約が課される場合のトレーニング例の影響を考察する。 ある仮定の下では、公平性制約に対する影響関数は、訓練例のカーネル化された組み合わせに分解できることがわかった。 提案した公正影響関数の有望な応用の一つは、その影響スコアをランク付けすることでモデル判別を引き起こす疑わしい訓練例を特定することである。 重みのあるデータ例のサブセットでのトレーニングが、正確性のトレードオフを伴う公平性違反の低減につながることを示す。

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