論文の概要: Fairness through Aleatoric Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03646v2
- Date: Tue, 15 Aug 2023 07:09:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 17:00:30.161756
- Title: Fairness through Aleatoric Uncertainty
- Title（参考訳）: Aleatoric Uncertainity によるフェアネス
- Authors: Anique Tahir, Lu Cheng and Huan Liu
- Abstract要約: フェアネス・ユーティリティ・トレードオフを改善するために、アレタリック不確実性(例えば、データのあいまいさ)を活用するという考え方を紹介します。
我々の中心的な仮説は、アレタリック不確実性はアルゴリズムの公正性の鍵となる要素であるということである。
次に,アレータリック不確実性が高い場合の公平性を向上し,他の分野での有効性を向上させるための基本モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.95295731419523
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We propose a simple yet effective solution to tackle the often-competing
goals of fairness and utility in classification tasks. While fairness ensures
that the model's predictions are unbiased and do not discriminate against any
particular group or individual, utility focuses on maximizing the model's
predictive performance. This work introduces the idea of leveraging aleatoric
uncertainty (e.g., data ambiguity) to improve the fairness-utility trade-off.
Our central hypothesis is that aleatoric uncertainty is a key factor for
algorithmic fairness and samples with low aleatoric uncertainty are modeled
more accurately and fairly than those with high aleatoric uncertainty. We then
propose a principled model to improve fairness when aleatoric uncertainty is
high and improve utility elsewhere. Our approach first intervenes in the data
distribution to better decouple aleatoric uncertainty and epistemic
uncertainty. It then introduces a fairness-utility bi-objective loss defined
based on the estimated aleatoric uncertainty. Our approach is theoretically
guaranteed to improve the fairness-utility trade-off. Experimental results on
both tabular and image datasets show that the proposed approach outperforms
state-of-the-art methods w.r.t. the fairness-utility trade-off and w.r.t. both
group and individual fairness metrics. This work presents a fresh perspective
on the trade-off between utility and algorithmic fairness and opens a key
avenue for the potential of using prediction uncertainty in fair machine
learning.
- Abstract（参考訳）: 分類タスクにおける公平さと実用性の両面からしばしば競合する目標に対処するための,単純かつ効果的なソリューションを提案する。
公平さはモデルの予測が偏りがなく、特定のグループや個人と差別しないことを保証するが、ユーティリティーはモデルの予測性能を最大化することに焦点を当てる。
本研究は,不確実性(データ曖昧性など)を活用して公平性利用のトレードオフを改善するという考え方を導入する。
我々の中心となる仮説は、アルゴリズムの不確かさがアルゴリズムの不確実性の重要な要因であり、不確実性の低いサンプルは、高いアレベータ不確実性を持つ試料よりも正確かつ公平にモデル化されるというものである。
次に,不確実性が高い場合の公平性を改善するための原理モデルを提案し,他の場所での利用性を改善する。
提案手法は,まずデータ分布に介入し,アレエータ的不確実性と認識的不確実性を分離する。
次に、推定されたアレタリック不確実性に基づいて定義されるフェアネスユーティリティー双対象損失を導入する。
われわれのアプローチは理論的にフェアネス・ユーティリティ・トレードオフを改善することが保証されている。
表と画像の両方のデータセットによる実験結果から,提案手法は,フェアネス・ユーティリティトレードオフやグループおよび個人フェアネスの指標よりも優れていることがわかった。
本研究は,実用性とアルゴリズムフェアネスのトレードオフに関する新たな視点を示し,フェア機械学習における予測不確実性を利用する可能性の鍵となる道を開く。
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