論文の概要: Addressing Fairness and Explainability in Image Classification Using Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11090v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 00:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 19:37:23.409932
• Title: Addressing Fairness and Explainability in Image Classification Using Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送を用いた画像分類におけるフェアネスと説明可能性
• Authors: Philipp Ratz and Fran\c{c}ois Hu and Arthur Charpentier
• Abstract要約: 本稿では,画像中のバイアス領域の原因と意味を明らかにするための包括的アプローチを提案する。 我々の発見は、信頼に値する、偏見のないAIシステムの開発に重大な影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Algorithmic Fairness and the explainability of potentially unfair outcomes are crucial for establishing trust and accountability of Artificial Intelligence systems in domains such as healthcare and policing. Though significant advances have been made in each of the fields separately, achieving explainability in fairness applications remains challenging, particularly so in domains where deep neural networks are used. At the same time, ethical data-mining has become ever more relevant, as it has been shown countless times that fairness-unaware algorithms result in biased outcomes. Current approaches focus on mitigating biases in the outcomes of the model, but few attempts have been made to try to explain \emph{why} a model is biased. To bridge this gap, we propose a comprehensive approach that leverages optimal transport theory to uncover the causes and implications of biased regions in images, which easily extends to tabular data as well. Through the use of Wasserstein barycenters, we obtain scores that are independent of a sensitive variable but keep their marginal orderings. This step ensures predictive accuracy but also helps us to recover the regions most associated with the generation of the biases. Our findings hold significant implications for the development of trustworthy and unbiased AI systems, fostering transparency, accountability, and fairness in critical decision-making scenarios across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズム的公平性と潜在的不公平な結果の説明は、医療や警察などの分野における人工知能システムの信頼と説明可能性を確立する上で不可欠である。 それぞれの分野では大きな進歩があったが、特にディープニューラルネットワークを使用する領域では、フェアネスアプリケーションにおける説明可能性の達成は依然として困難である。 同時に、倫理的なデータマイニングは、公正さを意識しないアルゴリズムがバイアスのある結果をもたらすことを、数え切れないほど示してきた。 現在のアプローチでは、モデルの結果におけるバイアスの軽減に焦点を当てているが、モデルが偏っていることを説明する試みはほとんど行われていない。 このギャップを埋めるために,画像内の偏り領域の原因と影響を明らかにするために,最適輸送理論を利用する包括的アプローチを提案する。 ワッサースタイン・バリセンタ(wasserstein barycenters)の使用により、感度の高い変数とは独立なスコアを得るが、限界順序は保持する。 このステップは予測精度を確保しますが、バイアスの発生に最も関連する領域の回復にも役立ちます。 我々の発見は、さまざまな領域にわたる重要な意思決定シナリオにおける透明性、説明責任、公平性を育み、信頼できるAIシステムの開発に重大な影響を与える。

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