論文の概要: Correcting Underrepresentation and Intersectional Bias for Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11112v4
• Date: Mon, 3 Jun 2024 20:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 14:26:34.281106
• Title: Correcting Underrepresentation and Intersectional Bias for Classification
• Title（参考訳）: 分類における部分的バイアスの補正
• Authors: Emily Diana, Alexander Williams Tolbert,
• Abstract要約: 我々は、表現不足のバイアスによって破損したデータから学習する問題を考察する。 偏りのないデータの少ない場合、グループワイドのドロップアウト率を効率的に推定できることが示される。 本アルゴリズムは,有限VC次元のモデルクラスに対して,効率的な学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of learning from data corrupted by underrepresentation bias, where positive examples are filtered from the data at different, unknown rates for a fixed number of sensitive groups. We show that with a small amount of unbiased data, we can efficiently estimate the group-wise drop-out rates, even in settings where intersectional group membership makes learning each intersectional rate computationally infeasible. Using these estimates, we construct a reweighting scheme that allows us to approximate the loss of any hypothesis on the true distribution, even if we only observe the empirical error on a biased sample. From this, we present an algorithm encapsulating this learning and reweighting process along with a thorough empirical investigation. Finally, we define a bespoke notion of PAC learnability for the underrepresentation and intersectional bias setting and show that our algorithm permits efficient learning for model classes of finite VC dimension.
• Abstract（参考訳）: 偏見バイアスによって劣化したデータから学習することの問題点を考察し, 正の例を, 一定数のセンシティブなグループに対して異なる未知のレートでフィルタする。 交叉群のメンバーシップが各交叉率を計算不能にするような設定であっても,少数の偏りのないデータを用いてグループ単位のドロップアウト率を効率的に推定できることが示される。 これらの推定値を用いて、偏りのあるサンプル上で経験的誤差のみを観測しても、真の分布上の仮説の損失を近似できる再重み付け方式を構築する。 そこで本研究では,この学習過程と再加重過程を包括するアルゴリズムを提案する。 最後に,表現不足と交叉バイアス設定に対するPAC学習可能性の概念を定義し,このアルゴリズムが有限VC次元のモデルクラスに対して効率的な学習を可能にすることを示す。

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