論文の概要: FairDP: Certified Fairness with Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16474v2
- Date: Mon, 21 Aug 2023 20:09:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 20:48:44.241429
- 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(DP)による証明された公正性を実現するために設計された,新しいメカニズムである。
FairDPは個別に個別のグループのモデルを訓練し、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、バウンドする。
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、フェアネス間のトレードオフが改善された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.56441077684935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces FairDP, a novel mechanism designed to achieve certified
fairness with differential privacy (DP). FairDP independently trains 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 and improved trade-offs between model utility, privacy, and fairness
compared with existing methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,fairdpについて述べる。fairdpは差分プライバシー(dp)を用いた認証公正性を実現するための新しいメカニズムである。
FairDPは個別に個別のグループのモデルを訓練し、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、バウンドする。
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、フェアネス間のトレードオフが改善された。
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