論文の概要: FairDP: Certified Fairness with Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16474v1
• Date: Thu, 25 May 2023 21:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 18:17:36.881065
• Title: FairDP: Certified Fairness with Differential Privacy
• Title（参考訳）: fairdp: 異なるプライバシーを持つ認定公正性
• Authors: Khang Tran, Ferdinando Fioretto, Issa Khalil, My T. Thai, NhatHai Phan
• Abstract要約: 本稿では,FairDPについて紹介する。FairDPは,差分プライバシー(DP)と公正性を同時に確保するためのメカニズムである。 FairDPは、グループ固有のクリッピング用語を使用して、DPの異なる影響を評価し、バウンドする、独立した個別グループのためのモデルによって運営される。 トレーニングプロセスを通じて、このメカニズムはグループモデルからの知識を統合し、下流タスクのプライバシ、ユーティリティ、公正性のバランスをとる包括的なモデルを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.78875865923179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces FairDP, a novel mechanism designed to simultaneously ensure differential privacy (DP) and fairness. FairDP operates by independently training models for distinct individual groups, using group-specific clipping terms to assess and bound the disparate impacts of DP. Throughout the training process, the mechanism progressively integrates knowledge from group models to formulate a comprehensive model that balances privacy, utility, and fairness in downstream tasks. Extensive theoretical and empirical analyses validate the efficacy of FairDP, demonstrating improved trade-offs between model utility, privacy, and fairness compared with existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,差分プライバシー(dp)と公平性を同時に確保する新しいメカニズムであるfairdpについて述べる。 fairdpは独立した個別グループのためのモデルを訓練し、グループ固有のクリッピング用語を用いてdpの異なる影響を評価し、限定する。 トレーニングプロセスを通じて、このメカニズムはグループモデルからの知識を段階的に統合し、下流タスクにおけるプライバシ、ユーティリティ、公平性のバランスをとる包括的なモデルを定式化する。 広範に理論的および実証的な分析により、FairDPの有効性が検証され、モデルユーティリティ、プライバシ、公正性のトレードオフが改善された。

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