Fugu-MT 論文翻訳(概要): Migrate Demographic Group For Fair GNNs

論文の概要: Migrate Demographic Group For Fair GNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04212v2
Date: Sat, 23 Mar 2024 11:37:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 03:38:04.973463
Title: Migrate Demographic Group For Fair GNNs
Title（参考訳）: 公正なGNNのためのMigrate Demographic Group
Authors: YanMing Hu, TianChi Liao, JiaLong Chen, Jing Bian, ZiBin Zheng, Chuan Chen,
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ学習の性能が優れているため,多くのシナリオに適用されている。 FairMigrationは2つのトレーニングステージで構成されている。最初の段階では、GNNはパーソナライズされた自己教師型学習によって最初に最適化される。第2段階では、新しい人口集団は凍結し、新しい人口集団と敵対訓練の制約の下で教師付き学習を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.096452685455134
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph Neural networks (GNNs) have been applied in many scenarios due to the superior performance of graph learning. However, fairness is always ignored when designing GNNs. As a consequence, biased information in training data can easily affect vanilla GNNs, causing biased results toward particular demographic groups (divided by sensitive attributes, such as race and age). There have been efforts to address the fairness issue. However, existing fair techniques generally divide the demographic groups by raw sensitive attributes and assume that are fixed. The biased information correlated with raw sensitive attributes will run through the training process regardless of the implemented fair techniques. It is urgent to resolve this problem for training fair GNNs. To tackle this problem, we propose a brand new framework, FairMigration, which can dynamically migrate the demographic groups instead of keeping that fixed with raw sensitive attributes. FairMigration is composed of two training stages. In the first stage, the GNNs are initially optimized by personalized self-supervised learning, and the demographic groups are adjusted dynamically. In the second stage, the new demographic groups are frozen and supervised learning is carried out under the constraints of new demographic groups and adversarial training. Extensive experiments reveal that FairMigration balances model performance and fairness well.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ学習の性能が優れているため,多くのシナリオに適用されている。しかし、GNNを設計する際には常に公平さは無視される。その結果、トレーニングデータのバイアスされた情報は、バニラGNNに容易に影響し、特定の人口層グループ(人種や年齢などのセンシティブな属性によって分割される)にバイアスのある結果をもたらす。公平性の問題に対処する努力が続けられている。しかし、既存の公正な手法は、一般に人口集団を生の感度特性で分割し、それを固定していると仮定する。生のセンシティブな属性に関連付けられたバイアスのある情報は、実装された公正な手法にかかわらず、トレーニングプロセスを通して実行される。公正なGNNの育成には,この問題の解決が急務である。この問題に対処するため,我々はFairMigrationという新しいフレームワークを提案する。 FairMigrationは2つのトレーニングステージで構成されている。最初の段階では、GNNは最初、パーソナライズされた自己教師付き学習によって最適化され、人口統計群は動的に調整される。第2段階では、新しい人口集団は凍結し、新しい人口集団と敵対訓練の制約の下で教師付き学習を行う。大規模な実験により、FairMigrationはモデル性能とフェアネスのバランスが良好であることが明らかとなった。

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