Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Empirical Analysis of Fairness Notions under Differential Privacy

論文の概要: An Empirical Analysis of Fairness Notions under Differential Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02910v2
Date: Thu, 31 Oct 2024 12:52:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-01 16:57:13.450054
Title: An Empirical Analysis of Fairness Notions under Differential Privacy
Title（参考訳）: 差分プライバシー下における公正な表記の実証分析
Authors: Anderson Santana de Oliveira, Caelin Kaplan, Khawla Mallat, Tanmay Chakraborty,
Abstract要約: DP-SGDに適したモデルアーキテクチャを選択すると、統計的公正基準の異なるクラスに属する異なる公正概念がどう影響するかを示す。これらの発見は、偏りのあるデータセットに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルにおいて、差分プライバシーが必ずしも不公平を悪化させるという理解に挑戦する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3748750222488657
License:
Abstract: Recent works have shown that selecting an optimal model architecture suited to the differential privacy setting is necessary to achieve the best possible utility for a given privacy budget using differentially private stochastic gradient descent (DP-SGD)(Tramer and Boneh 2020; Cheng et al. 2022). In light of these findings, we empirically analyse how different fairness notions, belonging to distinct classes of statistical fairness criteria (independence, separation and sufficiency), are impacted when one selects a model architecture suitable for DP-SGD, optimized for utility. Using standard datasets from ML fairness literature, we show using a rigorous experimental protocol, that by selecting the optimal model architecture for DP-SGD, the differences across groups concerning the relevant fairness metrics (demographic parity, equalized odds and predictive parity) more often decrease or are negligibly impacted, compared to the non-private baseline, for which optimal model architecture has also been selected to maximize utility. These findings challenge the understanding that differential privacy will necessarily exacerbate unfairness in deep learning models trained on biased datasets.
Abstract（参考訳）: 近年の研究では、差分プライバシー設定に適合する最適なモデルアーキテクチャを選択することは、差分プライベート確率勾配勾配勾配(DP-SGD)(Tramer and Boneh 2020; Cheng et al 2022)を用いて、所定のプライバシー予算に最適なユーティリティを実現するために必要であることが示されている。これらの知見を踏まえ、DP-SGDに適したモデルアーキテクチャを選択した場合、統計的公正基準(独立性、分離性、充足性)の異なるクラスに属する異なる公正概念がどのように影響するかを実証的に分析する。 MLフェアネス文献の標準データセットを用いて、DP-SGDの最適モデルアーキテクチャを選択することで、実用性を高めるために最適なモデルアーキテクチャが選択された非私的ベースラインと比較して、関連するフェアネス指標(デコログラフパリティ、等化奇数、予測パリティ)に関するグループ間の差異が減少または無視的に影響されることが、厳密な実験プロトコルを用いて示されている。これらの発見は、偏りのあるデータセットに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルにおいて、差分プライバシーが必ずしも不公平を悪化させるという理解に挑戦する。

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