論文の概要: FARE: Provably Fair Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07213v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 17:40:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 15:17:15.656472
- Title: FARE: Provably Fair Representation Learning
- Title（参考訳）: FARE: おそらく公正な表現学習
- Authors: Nikola Jovanovi\'c, Mislav Balunovi\'c, Dimitar I. Dimitrov, Martin
Vechev
- Abstract要約: 下流分類器の不公平性に高信頼な上限を演算する実用的な統計手法を開発し,適用する。
FAREは、しばしば先行メソッドの実証結果に匹敵する厳密な上界を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.242965489146398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fair representation learning (FRL) is a popular class of methods aiming to
produce fair classifiers via data preprocessing. However, recent work has shown
that prior methods achieve worse accuracy-fairness tradeoffs than originally
suggested by their results. This dictates the need for FRL methods that provide
provable upper bounds on unfairness of any downstream classifier, a challenge
yet unsolved. In this work we address this challenge and propose Fairness with
Restricted Encoders (FARE), the first FRL method with provable fairness
guarantees. Our key insight is that restricting the representation space of the
encoder enables us to derive suitable fairness guarantees, while allowing
empirical accuracy-fairness tradeoffs comparable to prior work. FARE
instantiates this idea with a tree-based encoder, a choice motivated by
inherent advantages of decision trees when applied in our setting. Crucially,
we develop and apply a practical statistical procedure that computes a
high-confidence upper bound on the unfairness of any downstream classifier. In
our experimental evaluation on several datasets and settings we demonstrate
that FARE produces tight upper bounds, often comparable with empirical results
of prior methods, which establishes the practical value of our approach.
- Abstract（参考訳）: Fair Expression Learning (FRL) は、データ前処理による公平な分類器の作成を目的とした一般的な手法である。
しかし、最近の研究により、従来の手法はもともと提案された結果よりも精度と公平性のトレードオフを悪化させることが示されている。
これは、ダウンストリーム分類器の不公平性の証明可能な上限を提供するFRL法の必要性を規定している。
本研究では、この課題に対処し、証明可能な公正性を保証する最初のFRL法であるFairness with Restricted Encoders (FARE)を提案する。
重要な洞察は、エンコーダの表現空間を制限することで、事前の作業に匹敵する経験的精度-公正トレードオフを許容しながら、適切な公正性を保証することができるということです。
FAREはこのアイデアをツリーベースのエンコーダでインスタンス化します。
重要な点として,下流の分類者の不公平さを高い信頼度で計算する実用的な統計手法を開発し,適用する。
いくつかのデータセットと設定に関する実験的な評価において、FAREは、しばしば先行手法の実証結果に匹敵する、厳密な上界を創出することを示した。
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