論文の概要: Distribution-Free Statistical Dispersion Control for Societal Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13786v2
• Date: Wed, 6 Mar 2024 14:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 17:51:16.427811
• Title: Distribution-Free Statistical Dispersion Control for Societal Applications
• Title（参考訳）: 社会応用のための分布自由統計分散制御
• Authors: Zhun Deng, Thomas P. Zollo, Jake C. Snell, Toniann Pitassi, Richard Zemel
• Abstract要約: モデル性能に関する有限サンプル統計保証は、責任ある機械学習において重要な要素である。 これまでの研究は主に、予測器の期待損失と、個々の予測が特定の範囲で損失値をもたらす確率のどちらかを束縛することに焦点を当ててきた。 我々は,従来よりもはるかにリッチな統計関数のクラスを扱える,シンプルで柔軟なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.43522470711466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explicit finite-sample statistical guarantees on model performance are an important ingredient in responsible machine learning. Previous work has focused mainly on bounding either the expected loss of a predictor or the probability that an individual prediction will incur a loss value in a specified range. However, for many high-stakes applications, it is crucial to understand and control the dispersion of a loss distribution, or the extent to which different members of a population experience unequal effects of algorithmic decisions. We initiate the study of distribution-free control of statistical dispersion measures with societal implications and propose a simple yet flexible framework that allows us to handle a much richer class of statistical functionals beyond previous work. Our methods are verified through experiments in toxic comment detection, medical imaging, and film recommendation.
• Abstract（参考訳）: モデル性能に関する有限サンプル統計保証は、責任ある機械学習において重要な要素である。 以前の研究は、主に予測器の期待損失と、個々の予測が特定の範囲で損失値を引き起こす確率とのバウンダリングに重点を置いてきた。 しかし、多くの高度な応用において、損失分布の分散や、集団の異なるメンバーがアルゴリズムによる決定の不平等な影響を経験する程度を理解し制御することが重要である。 我々は,社会的な意味を持つ統計分散測度の分布自由制御の研究を開始し,よりリッチな統計汎関数の扱いを可能にする,単純で柔軟な枠組みを提案する。 本手法は, 毒性コメント検出, 医用画像, フィルムレコメンデーションの実験を通じて検証した。

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