論文の概要: FFB: A Fair Fairness Benchmark for In-Processing Group Fairness Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09468v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 03:10:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 01:18:21.097535
• Title: FFB: A Fair Fairness Benchmark for In-Processing Group Fairness Methods
• Title（参考訳）: FFB: グループフェアネス法におけるフェアフェアネスベンチマーク
• Authors: Xiaotian Han, Jianfeng Chi, Yu Chen, Qifan Wang, Han Zhao, Na Zou, Xia Hu,
• Abstract要約: 本稿では,グループフェアネス手法のベンチマークフレームワークであるFair Fairness Benchmark(textsfFFB)を紹介する。 グループフェアネスの異なる概念を確実にするための最先端手法を包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.1077756698332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Fair Fairness Benchmark (\textsf{FFB}), a benchmarking framework for in-processing group fairness methods. Ensuring fairness in machine learning is important for ethical compliance. However, there exist challenges in comparing and developing fairness methods due to inconsistencies in experimental settings, lack of accessible algorithmic implementations, and limited extensibility of current fairness packages and tools. To address these issues, we introduce an open-source standardized benchmark for evaluating in-processing group fairness methods and provide a comprehensive analysis of state-of-the-art methods to ensure different notions of group fairness. This work offers the following key contributions: the provision of flexible, extensible, minimalistic, and research-oriented open-source code; the establishment of unified fairness method benchmarking pipelines; and extensive benchmarking, which yields key insights from $\mathbf{45,079}$ experiments, $\mathbf{14,428}$ GPU hours. We believe that our work will significantly facilitate the growth and development of the fairness research community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グループフェアネス手法のベンチマークフレームワークであるFair Fairness Benchmark(\textsf{FFB})を紹介する。 機械学習における公正性を保証することは倫理的コンプライアンスにとって重要である。 しかし、実験的な設定の不整合、アクセス可能なアルゴリズム実装の欠如、現在のフェアネスパッケージやツールの拡張性に制限があるため、フェアネス手法の比較と開発には課題がある。 これらの課題に対処するため,グループフェアネス法の評価を行うためのオープンソース標準ベンチマークを導入し,グループフェアネスの異なる概念を確実にするための最先端手法の包括的分析を行う。 柔軟性、拡張性、最小限、研究指向のオープンソースコードの提供、統一されたフェアネスメソッドベンチマークパイプラインの確立、および広範なベンチマークにより、$\mathbf{45,079}$実験、$\mathbf{14,428}$GPU時間から重要な洞察を得る。 我々は,我々の研究が公正研究コミュニティの成長と発展を著しく促進すると考えている。

関連論文リスト

• Finite-Sample and Distribution-Free Fair Classification: Optimal Trade-off Between Excess Risk and Fairness, and the Cost of Group-Blindness [14.421493372559762]
  グループフェアネス制約下の二項分類におけるアルゴリズムフェアネスとグループブレンドネスの強制効果を定量化する。 制御された過剰リスクを伴う分布自由かつ有限サンプルフェアネスを保証するフェア分類のための統一的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T20:04:17Z)
• A Benchmark for Fairness-Aware Graph Learning [58.515305543487386]
  本稿では,10の代表的な公正性を考慮したグラフ学習手法に関する広範なベンチマークを示す。 我々の詳細な分析は、既存の手法の強みと限界に関する重要な洞察を明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T18:43:43Z)
• Distribution-Free Fair Federated Learning with Small Samples [54.63321245634712]
  FedFaiREEは、分散化された環境で分散のないフェアラーニングのために小さなサンプルで開発された後処理アルゴリズムである。 公正性と精度の両面において厳密な理論的保証を提供し,実験結果により,提案手法の堅牢な実証検証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T17:37:53Z)
• FaiREE: Fair Classification with Finite-Sample and Distribution-Free Guarantee [40.10641140860374]
  FaiREE は群フェアネス制約を有限サンプルと分布自由な理論保証で満たす公平な分類アルゴリズムである。 FaiREEは最先端のアルゴリズムよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T05:16:20Z)
• How Robust is Your Fairness? Evaluating and Sustaining Fairness under Unseen Distribution Shifts [107.72786199113183]
  CUMA(CUrvature Matching)と呼ばれる新しいフェアネス学習手法を提案する。 CUMAは、未知の分布シフトを持つ未知の領域に一般化可能な頑健な公正性を達成する。 提案手法を3つの人気フェアネスデータセットで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T02:37:50Z)
• fairlib: A Unified Framework for Assessing and Improving Classification Fairness [66.27822109651757]
  Fairlibは、分類の公平さを評価し改善するためのオープンソースのフレームワークである。 我々は、前処理、訓練時間、後処理を含む14のデバイアス化手法を実装した。 組み込まれたメトリクスは、最も一般的に使用されるフェアネス基準をカバーし、フェアネス評価のためにさらに一般化およびカスタマイズすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T03:50:23Z)
• Fair Federated Learning via Bounded Group Loss [37.72259706322158]
  本稿では,実証的公正なフェデレーション学習のための一般的なフレームワークを提案する。 我々は、有界群損失の概念を、群フェアネスに対する理論的に基底的なアプローチとして拡張する。 提案手法の収束保証と結果の正当性保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T23:11:54Z)
• A Systematic Approach to Group Fairness in Automated Decision Making [0.0]
  本論文の目的は,データ科学者に対して,グループフェアネス指標の紹介を提供することである。 我々は、公正な言明をするために、社会デマログラフィーグループをどの感覚で比較するかを考えることでこれを行おうとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T12:47:15Z)
• Learning to Generate Fair Clusters from Demonstrations [27.423983748614198]
  本稿では,専門家による限定的な実証に基づいて,問題に対する意図された公平性制約を特定する方法について述べる。 本稿では、実演からフェアネスメトリックを識別し、既存のオフザシェルフクラスタリング技術を用いてクラスタを生成するアルゴリズムを提案する。 本稿では,本手法を用いて解釈可能な解を生成する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T03:09:33Z)
• Towards Model-Agnostic Post-Hoc Adjustment for Balancing Ranking Fairness and Algorithm Utility [54.179859639868646]
  Bipartiteランキングは、ラベル付きデータから正の個人よりも上位の個人をランク付けするスコアリング機能を学ぶことを目的としている。 学習したスコアリング機能が、異なる保護グループ間で体系的な格差を引き起こすのではないかという懸念が高まっている。 本稿では、二部構成のランキングシナリオにおいて、それらのバランスをとるためのモデル後処理フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T10:08:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。