論文の概要: MMD-B-Fair: Learning Fair Representations with Statistical Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07907v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 13:17:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 23:29:02.573823
• Title: MMD-B-Fair: Learning Fair Representations with Statistical Testing
• Title（参考訳）: MMD-B-Fair:統計的テストによる公正表現の学習
• Authors: Namrata Deka and Danica J. Sutherland
• Abstract要約: 本稿では,カーネル2サンプルテストによるデータの公平な表現を学習するためのMDD-B-Fairを提案する。 対象の属性に関する情報を保存しながら, 最大平均不一致(MMD)テストでは, 異なるセンシティブなグループの表現を区別できないという, データのニューラルな特徴を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.669892068997491
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a method, MMD-B-Fair, to learn fair representations of data via kernel two-sample testing. We find neural features of our data where a maximum mean discrepancy (MMD) test cannot distinguish between representations of different sensitive groups, while preserving information about the target attributes. Minimizing the power of an MMD test is more difficult than maximizing it (as done in previous work), because the test threshold's complex behavior cannot be simply ignored. Our method exploits the simple asymptotics of block testing schemes to efficiently find fair representations without requiring complex adversarial optimization or generative modelling schemes widely used by existing work on fair representation learning. We evaluate our approach on various datasets, showing its ability to ``hide'' information about sensitive attributes, and its effectiveness in downstream transfer tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カーネル2サンプルテストによるデータの公平な表現を学習するためのMDD-B-Fairを提案する。 最大平均不一致(mmd)テストでは、対象属性に関する情報を保存しつつ、異なる感度グループの表現を区別できないような、データのニューラルな特徴を見出す。 mmdテストのパワーを最小化することは、テストしきい値の複雑な振る舞いを単純に無視できないため、(以前の作業のように)最大化するよりも難しい。 本手法は, ブロックテスト方式の単純な漸近を利用して, 複雑な対角最適化や生成的モデリング方式を必要とせずに, 公正表現を効率的に見つける。 提案手法を各種データセット上で評価し, 重要属性に関する情報を「隠蔽」する機能, 下流転送における有効性を示す。

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