論文の概要: On The Impact of Machine Learning Randomness on Group Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04138v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 09:36:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 15:09:51.018773
• Title: On The Impact of Machine Learning Randomness on Group Fairness
• Title（参考訳）: 機械学習のランダム性がグループフェアネスに及ぼす影響について
• Authors: Prakhar Ganesh, Hongyan Chang, Martin Strobel, Reza Shokri
• Abstract要約: ニューラルネットワークのトレーニングにおけるランダム性の異なる源の群フェアネスへの影響について検討する。 グループフェアネス尺度のばらつきは、非表現群における学習過程の高ボラティリティに根ざしていることを示す。 一つのエポックに対してデータ順序を変更するだけで、モデル全体の性能に高い効率と無視可能な影響でグループレベルの精度を制御できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.747264308336012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statistical measures for group fairness in machine learning reflect the gap in performance of algorithms across different groups. These measures, however, exhibit a high variance between different training instances, which makes them unreliable for empirical evaluation of fairness. What causes this high variance? We investigate the impact on group fairness of different sources of randomness in training neural networks. We show that the variance in group fairness measures is rooted in the high volatility of the learning process on under-represented groups. Further, we recognize the dominant source of randomness as the stochasticity of data order during training. Based on these findings, we show how one can control group-level accuracy (i.e., model fairness), with high efficiency and negligible impact on the model's overall performance, by simply changing the data order for a single epoch.
• Abstract（参考訳）: 機械学習におけるグループフェアネスの統計的尺度は、異なるグループにわたるアルゴリズムのパフォーマンスのギャップを反映している。 しかし、これらの尺度は異なるトレーニングインスタンス間で高いばらつきを示し、公平さの実証的評価には信頼できない。 この大きなばらつきの原因は何でしょう? ニューラルネットワークのトレーニングにおけるランダム性の異なる源の群フェアネスへの影響について検討する。 グループフェアネス尺度のばらつきは、非表現群における学習過程の高ボラティリティに根ざしていることを示す。 さらに,学習中のデータ順序の確率性として,ランダム性の主源が認識される。 これらの結果から,グループレベルの精度(すなわちモデルフェアネス)を1つのエポックのデータ順序を変更するだけで,モデル全体の性能に高い効率と無視可能な影響で制御できることを示す。

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