論文の概要: Balanced Filtering via Disclosure-Controlled Proxies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15083v3
• Date: Mon, 17 Jun 2024 19:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 05:23:38.618175
• Title: Balanced Filtering via Disclosure-Controlled Proxies
• Title（参考訳）: 開示制御プロキシによる平衡フィルタ
• Authors: Siqi Deng, Emily Diana, Michael Kearns, Aaron Roth,
• Abstract要約: 本研究では,グループメンバーシップが利用できない場合や,デプロイ時に使用が禁止された場合,センシティブなグループに対してバランスの取れたコホートを収集する問題について検討する。 デプロイ時の収集機構は, 基本レートだけで確認できるほど, 個々のサンプルのグループメンバシップについてはあまり明らかになっていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.477632486444353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of collecting a cohort or set that is balanced with respect to sensitive groups when group membership is unavailable or prohibited from use at deployment time. Specifically, our deployment-time collection mechanism does not reveal significantly more about the group membership of any individual sample than can be ascertained from base rates alone. To do this, we study a learner that can use a small set of labeled data to train a proxy function that can later be used for this filtering or selection task. We then associate the range of the proxy function with sampling probabilities; given a new example, we classify it using our proxy function and then select it with probability corresponding to its proxy classification. Importantly, we require that the proxy classification does not reveal significantly more information about the sensitive group membership of any individual example compared to population base rates alone (i.e., the level of disclosure should be controlled) and show that we can find such a proxy in a sample- and oracle-efficient manner. Finally, we experimentally evaluate our algorithm and analyze its generalization properties.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,グループメンバーシップが利用できない場合や,デプロイ時に使用が禁止された場合,センシティブなグループに対してバランスの取れたコホートやセットを収集する問題について検討する。 具体的には,我々の展開時収集機構は,ベースレートだけで確認できるよりも,個々のサンプルのグループメンバシップについて顕著に明らかにしていない。 そこで本研究では、ラベル付きデータの小さなセットを使って、後にこのフィルタリングや選択タスクに使用できるプロキシ関数を訓練できる学習者について検討する。 次に、プロキシ関数の範囲をサンプリング確率に関連付け、新しい例として、プロキシ関数を使用してそれを分類し、プロキシ分類に対応する確率で選択する。 重要なことは、プロキシ分類は、人口ベース率のみと比較して、個々のサンプルのセンシティブなグループメンバーシップに関する情報(すなわち、開示のレベルを制御すべき)を著しく多く明らかにし、そのようなプロキシをサンプルおよびオラクル効率のよい方法で見つけることができることを示す必要がある。 最後に,提案アルゴリズムを実験的に評価し,その一般化特性を解析する。

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