論文の概要: Data Augmentation via Subgroup Mixup for Improving Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07110v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 17:32:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 13:09:03.054718
• Title: Data Augmentation via Subgroup Mixup for Improving Fairness
• Title（参考訳）: フェアネス向上のためのサブグループ混合によるデータ拡張
• Authors: Madeline Navarro, Camille Little, Genevera I. Allen, Santiago Segarra
• Abstract要約: グループフェアネスを改善するために、サブグループ間のペアワイズミキシングによるデータ拡張を提案する。 分類性能を向上させるためのミックスアップの成功に触発されて、トレーニングデータを増やすためのペアワイドミックスアップスキームを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.296907816698987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose data augmentation via pairwise mixup across subgroups to improve group fairness. Many real-world applications of machine learning systems exhibit biases across certain groups due to under-representation or training data that reflects societal biases. Inspired by the successes of mixup for improving classification performance, we develop a pairwise mixup scheme to augment training data and encourage fair and accurate decision boundaries for all subgroups. Data augmentation for group fairness allows us to add new samples of underrepresented groups to balance subpopulations. Furthermore, our method allows us to use the generalization ability of mixup to improve both fairness and accuracy. We compare our proposed mixup to existing data augmentation and bias mitigation approaches on both synthetic simulations and real-world benchmark fair classification data, demonstrating that we are able to achieve fair outcomes with robust if not improved accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,グループフェア性を改善するために,サブグループ間のペアワイズミックスアップによるデータ拡張を提案する。 機械学習システムの現実的な応用の多くは、社会的バイアスを反映した非表現データやトレーニングデータによって、特定のグループに偏りを示す。 分類性能を向上させるためのミックスアップの成功に触発されて、トレーニングデータを増強し、全てのサブグループの公平かつ正確な決定境界を奨励するペアワイズ・ミックスアップ・スキームを開発した。 グループフェアネスのためのデータ拡張により、サブポピュレーションのバランスをとるために、未表示のグループの新しいサンプルを追加できます。 さらに,ミキサアップの一般化能力を利用して,公平性と精度を両立させることができる。 提案手法は,合成シミュレーションと実世界のベンチマークフェア分類データの両方において,既存のデータ拡張法とバイアス緩和法と比較し,精度が向上しなければ十分な結果が得られることを示した。

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