論文の概要: Fair Without Leveling Down: A New Intersectional Fairness Definition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12495v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 10:19:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 20:04:36.856491
• Title: Fair Without Leveling Down: A New Intersectional Fairness Definition
• Title（参考訳）: レベルダウンのないフェア: 新たなインターセクションフェアネス定義
• Authors: Gaurav Maheshwari, Aur\'elien Bellet, Pascal Denis, Mikaela Keller
• Abstract要約: 本稿では,感性グループ間での絶対値と相対値のパフォーマンスを組み合わせた$alpha$-Intersectional Fairnessという新たな定義を提案する。 我々は、新しいフェアネス定義を用いて、複数の一般的なプロセス内機械学習アプローチをベンチマークし、単純なベースラインよりも改善が得られないことを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0958014189747356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we consider the problem of intersectional group fairness in the classification setting, where the objective is to learn discrimination-free models in the presence of several intersecting sensitive groups. First, we illustrate various shortcomings of existing fairness measures commonly used to capture intersectional fairness. Then, we propose a new definition called the $\alpha$-Intersectional Fairness, which combines the absolute and the relative performance across sensitive groups and can be seen as a generalization of the notion of differential fairness. We highlight several desirable properties of the proposed definition and analyze its relation to other fairness measures. Finally, we benchmark multiple popular in-processing fair machine learning approaches using our new fairness definition and show that they do not achieve any improvement over a simple baseline. Our results reveal that the increase in fairness measured by previous definitions hides a "leveling down" effect, i.e., degrading the best performance over groups rather than improving the worst one.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,複数の交叉群が存在する場合,識別自由モデルを学ぶことを目的として,分類設定における交叉群フェアネスの問題を考察する。 まず,交差フェアネスを捉えるためによく用いられる既存フェアネス尺度の欠点について述べる。 そこで我々は,高感度群間の絶対的および相対的性能を結合し,微分的フェアネスの概念の一般化と見なすことのできる,$\alpha$-intersectional fairnessと呼ばれる新たな定義を提案する。 提案する定義の望ましい性質をいくつか強調し,他の公平測度との関係を分析する。 最後に、新しいフェアネス定義を用いて、複数の一般的なプロセス内機械学習アプローチをベンチマークし、単純なベースラインに対する改善が得られないことを示す。 これまでの定義で測定された公平性の増加は,最悪のものを改善するのではなく,グループよりも最高のパフォーマンスを低下させる,という“レベルダウン”効果を隠していることが明らかになった。

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