論文の概要: Group-blind optimal transport to group parity and its constrained variants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11407v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 17:14:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 14:48:48.349809
• Title: Group-blind optimal transport to group parity and its constrained variants
• Title（参考訳）: 群パリティへの群盲最適輸送とその制約付き変種
• Authors: Quan Zhou, Jakub Marecek
• Abstract要約: 我々は、ソースデータ中の両方のグループの特徴分布を整列する単一のグループ盲投影マップを設計する。 情報源データは人口の偏りのない表現であると仮定する。 合成データと実データについて数値的な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.92637080020358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fairness holds a pivotal role in the realm of machine learning, particularly when it comes to addressing groups categorised by sensitive attributes, e.g., gender, race. Prevailing algorithms in fair learning predominantly hinge on accessibility or estimations of these sensitive attributes, at least in the training process. We design a single group-blind projection map that aligns the feature distributions of both groups in the source data, achieving (demographic) group parity, without requiring values of the protected attribute for individual samples in the computation of the map, as well as its use. Instead, our approach utilises the feature distributions of the privileged and unprivileged groups in a boarder population and the essential assumption that the source data are unbiased representation of the population. We present numerical results on synthetic data and real data.
• Abstract（参考訳）: フェアネスは機械学習の領域において重要な役割を担っており、特に性別、人種などのセンシティブな属性によって分類されたグループに対処する場合において重要である。 フェアラーニングにおける一般的なアルゴリズムは、少なくともトレーニングプロセスにおいて、これらのセンシティブな属性のアクセシビリティや推定に大きく依存する。 本手法では,各サンプルに対する保護属性の値や,その使用法を必要とせずに,ソースデータ中の両方のグループの特徴分布を整列し,グループパリティを達成できる単一グループブラインドプロジェクションマップを設計する。 提案手法は, 搭乗者集団における特権的・特権的グループの特徴分布と, 情報源データが人口の偏りのない表現であることを前提とした。 合成データと実データに関する数値結果を示す。

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