論文の概要: FairAdaBN: Mitigating unfairness with adaptive batch normalization and
its application to dermatological disease classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08325v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 02:22:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 14:55:18.013354
- Title: FairAdaBN: Mitigating unfairness with adaptive batch normalization and
its application to dermatological disease classification
- Title（参考訳）: FairAdaBN:適応的バッチ正規化による不公平さの軽減と皮膚疾患分類への応用
- Authors: Zikang Xu, Shang Zhao, Quan Quan, Qingsong Yao, and S. Kevin Zhou
- Abstract要約: バッチ正規化をセンシティブ属性に適応させるFairAdaBNを提案する。
本研究では,FATE(Fairness-Accuracy Trade-off efficiency)と呼ばれる新しい指標を提案する。
2つの皮膚科学データセットを用いた実験により,提案手法はフェアネス基準とFATEの他の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.589159162086926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning is becoming increasingly ubiquitous in medical research and
applications while involving sensitive information and even critical diagnosis
decisions. Researchers observe a significant performance disparity among
subgroups with different demographic attributes, which is called model
unfairness, and put lots of effort into carefully designing elegant
architectures to address unfairness, which poses heavy training burden, brings
poor generalization, and reveals the trade-off between model performance and
fairness. To tackle these issues, we propose FairAdaBN by making batch
normalization adaptive to sensitive attribute. This simple but effective design
can be adopted to several classification backbones that are originally unaware
of fairness. Additionally, we derive a novel loss function that restrains
statistical parity between subgroups on mini-batches, encouraging the model to
converge with considerable fairness. In order to evaluate the trade-off between
model performance and fairness, we propose a new metric, named
Fairness-Accuracy Trade-off Efficiency (FATE), to compute normalized fairness
improvement over accuracy drop. Experiments on two dermatological datasets show
that our proposed method outperforms other methods on fairness criteria and
FATE.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は、センシティブな情報や重要な診断決定を含む一方で、医学研究やアプリケーションにおいてますます普及している。
研究者たちは、モデル不公平と呼ばれる異なる階層特性を持つサブグループ間での顕著なパフォーマンス格差を観察し、厳密なアーキテクチャを慎重に設計し、トレーニングの重荷を伴い、一般化を損なうとともに、モデルパフォーマンスと公平性のトレードオフを明らかにする。
そこで本研究では,バッチ正規化を高感度属性に適応させることにより,fairadabnを提案する。
この単純だが効果的な設計は、もともと公平を知らないいくつかの分類バックボーンに適用することができる。
さらに、ミニバッチ上の部分群間の統計的パリティを抑える新しい損失関数を導出し、モデルが相当公正に収束するように促す。
モデル性能と公平性の間のトレードオフを評価するために,fate(fairness-accuracy trade-off efficiency)と呼ばれる新しい指標を提案し,精度低下による正規化フェアネス改善を計算する。
2つの皮膚科学データセットを用いた実験により,提案手法はフェアネス基準とFATEの他の手法よりも優れていた。
関連論文リスト
- Fair Bilevel Neural Network (FairBiNN): On Balancing fairness and accuracy via Stackelberg Equilibrium [0.3350491650545292]
バイアスを緩和する現在の方法は、情報損失と精度と公平性のバランスが不十分であることが多い。
本稿では,二段階最適化の原理に基づく新しい手法を提案する。
私たちのディープラーニングベースのアプローチは、正確性と公平性の両方を同時に最適化します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:53:39Z) - Enhancing Fairness in Neural Networks Using FairVIC [0.0]
自動意思決定システム、特にディープラーニングモデルにおけるバイアスの緩和は、公平性を達成する上で重要な課題である。
FairVICは、トレーニング段階で固有のバイアスに対処することによって、ニューラルネットワークの公平性を高めるために設計された革新的なアプローチである。
我々は、モデルの精度を有害な程度に向上させることなく、テスト対象のすべての指標の公平性を大幅に改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-28T10:10:21Z) - Fair Few-shot Learning with Auxiliary Sets [53.30014767684218]
多くの機械学習(ML)タスクでは、ラベル付きデータサンプルしか収集できないため、フェアネスのパフォーマンスが低下する可能性がある。
本稿では,限定的なトレーニングサンプルを用いたフェアネス認識学習課題をemphfair few-shot Learning問題として定義する。
そこで我々は,学習した知識をメタテストタスクに一般化し,様々なメタトレーニングタスクに公平な知識を蓄積する新しいフレームワークを考案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T06:31:37Z) - Fair-CDA: Continuous and Directional Augmentation for Group Fairness [48.84385689186208]
公正な制約を課すための詳細なデータ拡張戦略を提案する。
グループ間の感性のある特徴の遷移経路のモデルを正規化することにより、グループフェアネスを実現することができることを示す。
提案手法はデータ生成モデルを仮定せず,精度と公平性の両方に優れた一般化を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-01T11:23:00Z) - DualFair: Fair Representation Learning at Both Group and Individual
Levels via Contrastive Self-supervision [73.80009454050858]
この研究は、DualFairと呼ばれる自己教師型モデルを提示し、学習された表現から性別や人種などのセンシティブな属性をデバイアスすることができる。
我々のモデルは、グループフェアネスと対実フェアネスという2つのフェアネス基準を共同で最適化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-15T07:13:54Z) - Chasing Fairness Under Distribution Shift: A Model Weight Perturbation
Approach [72.19525160912943]
まず,分布シフト,データ摂動,モデルウェイト摂動の関連性を理論的に検証した。
次に、ターゲットデータセットの公平性を保証するのに十分な条件を分析します。
これらの十分な条件により、ロバストフェアネス正則化(RFR)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-06T17:19:23Z) - Fairness Reprogramming [42.65700878967251]
モデル再プログラミング手法を取り入れたFairRe Programと呼ばれる新しい汎用フェアネス学習パラダイムを提案する。
具体的には、FairRe Programはモデルを変更することができず、フェアネストリガと呼ばれる一連の摂動を入力に追加するケースについて検討している。
我々は,固定MLモデルの出力予測において,公平性トリガが効果的に人口統計バイアスを曖昧にすることができることを理論的および実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-21T09:37:00Z) - Normalise for Fairness: A Simple Normalisation Technique for Fairness in Regression Machine Learning Problems [46.93320580613236]
回帰問題に対する正規化(FaiReg)に基づく単純かつ効果的な手法を提案する。
データバランシングと敵対的トレーニングという,公正性のための2つの標準的な手法と比較する。
その結果、データバランスよりも不公平さの影響を低減できる優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-02T12:26:25Z) - FairIF: Boosting Fairness in Deep Learning via Influence Functions with
Validation Set Sensitive Attributes [51.02407217197623]
本稿では,FAIRIFという2段階の学習アルゴリズムを提案する。
サンプル重みが計算される再重み付きデータセットの損失を最小限に抑える。
FAIRIFは、様々な種類のバイアスに対して、フェアネスとユーティリティのトレードオフを良くしたモデルが得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-15T05:14:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。