論文の概要: FARE: Provably Fair Representation Learning with Practical Certificates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07213v2
• Date: Thu, 8 Jun 2023 13:20:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 20:31:13.466757
• Title: FARE: Provably Fair Representation Learning with Practical Certificates
• Title（参考訳）: 運賃:実用証明書による公平な表現学習
• Authors: Nikola Jovanovi\'c, Mislav Balunovi\'c, Dimitar I. Dimitrov, Martin Vechev
• Abstract要約: FARE(FARE)は,実用的公平性証明を備えたFRL法である。 FAREは,エンコーダの表現空間を制限することで,現実的な保証の導出を可能にするという重要な知見に基づいている。 FAREは、厳密で、純粋に経験的な結果に匹敵する、実用的な証明書を生成する。
• 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. Recent regulatory directives stress the need for FRL methods that provide practical certificates, i.e., provable upper bounds on the unfairness of any downstream classifier trained on preprocessed data, which directly provides assurance in a practical scenario. Creating such FRL methods is an important challenge that remains unsolved. In this work, we address that challenge and introduce FARE (Fairness with Restricted Encoders), the first FRL method with practical fairness certificates. FARE is based on our key insight that restricting the representation space of the encoder enables the derivation of practical guarantees, while still permitting favorable accuracy-fairness tradeoffs for suitable instantiations, such as one we propose based on fair trees. To produce a practical certificate, we develop and apply a statistical procedure that computes a finite sample high-confidence upper bound on the unfairness of any downstream classifier trained on FARE embeddings. In our comprehensive experimental evaluation, we demonstrate that FARE produces practical certificates that are tight and often even comparable with purely empirical results obtained by 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。 最近の規制指令では、実践的な証明書を提供するfrlメソッドの必要性、すなわち、事前処理されたデータに基づいて訓練された下流の分類器の不公平さの上限を証明できることが強調されている。 このようなFRLメソッドの作成は、未解決の重要な課題である。 本研究では,FARE(Fairness with Restricted Encoders)を導入し,実際のフェアネス証明を備えたFRL法を提案する。 FAREは、エンコーダの表現空間を制限することで、実用的な保証の導出が可能でありながら、フェアツリーなど、適切なインスタンス化のための適切な精度・公正トレードオフを許容できるというキーとなる洞察に基づいています。 実践的な証明書を作成するために, 運賃埋め込みで訓練された下流分類器の不正性について, 有限サンプルの信頼度を上限として計算する統計手順を開発し, 適用する。 総合的な実験評価において,FAREは従来手法で得られた純粋に経験的な結果と厳密で,場合によっては同等の実用証明書を作成した。

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