論文の概要: Fast Model Debias with Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12560v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 08:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 16:16:13.007242
• Title: Fast Model Debias with Machine Unlearning
• Title（参考訳）: 機械学習による高速モデルデバイアス
• Authors: Ruizhe Chen, Jianfei Yang, Huimin Xiong, Jianhong Bai, Tianxiang Hu, Jin Hao, Yang Feng, Joey Tianyi Zhou, Jian Wu, Zuozhu Liu
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは多くの現実世界のシナリオでバイアスのある振る舞いをする。 既存のデバイアス法は、バイアスラベルやモデル再トレーニングのコストが高い。 バイアスを特定し,評価し,除去するための効率的なアプローチを提供する高速モデル脱バイアスフレームワーク(FMD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.32026474971696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent discoveries have revealed that deep neural networks might behave in a biased manner in many real-world scenarios. For instance, deep networks trained on a large-scale face recognition dataset CelebA tend to predict blonde hair for females and black hair for males. Such biases not only jeopardize the robustness of models but also perpetuate and amplify social biases, which is especially concerning for automated decision-making processes in healthcare, recruitment, etc., as they could exacerbate unfair economic and social inequalities among different groups. Existing debiasing methods suffer from high costs in bias labeling or model re-training, while also exhibiting a deficiency in terms of elucidating the origins of biases within the model. To this respect, we propose a fast model debiasing framework (FMD) which offers an efficient approach to identify, evaluate and remove biases inherent in trained models. The FMD identifies biased attributes through an explicit counterfactual concept and quantifies the influence of data samples with influence functions. Moreover, we design a machine unlearning-based strategy to efficiently and effectively remove the bias in a trained model with a small counterfactual dataset. Experiments on the Colored MNIST, CelebA, and Adult Income datasets along with experiments with large language models demonstrate that our method achieves superior or competing accuracies compared with state-of-the-art methods while attaining significantly fewer biases and requiring much less debiasing cost. Notably, our method requires only a small external dataset and updating a minimal amount of model parameters, without the requirement of access to training data that may be too large or unavailable in practice.
• Abstract（参考訳）: 最近の発見により、深層ニューラルネットワークは多くの現実世界のシナリオでバイアスのある振る舞いをする可能性があることが判明した。 例えば、大規模な顔認識データセットCelebAでトレーニングされたディープネットワークは、女性のブロンドの髪と男性の黒い髪を予測する傾向がある。 このようなバイアスはモデルの堅牢性を損なうだけでなく、不公平な経済や社会的不平等を悪化させる可能性があるため、特に医療や採用などの自動意思決定プロセスに関係している社会的偏見を永続的かつ増幅する。 既存のデバイアス法ではバイアスラベリングやモデル再トレーニングに高いコストがかかる一方、モデル内のバイアスの起源を解明する観点では不足している。 そこで本研究では,学習モデルに内在するバイアスを識別,評価,除去するための効率的なアプローチを提供する高速モデルデバイアスフレームワーク(fmd)を提案する。 FMDは明示的な反ファクトの概念を通じてバイアス属性を特定し、影響関数を持つデータサンプルの影響を定量化する。 さらに,訓練モデルのバイアスを小さな反事実データセットで効果的かつ効果的に除去するために,マシンアンラーニングに基づく戦略を設計する。 色付きMNIST, CelebA, およびアダルト所得データセットと, 大規模言語モデルを用いた実験により, 本手法は, バイアスを著しく低減し, 遅延コストをはるかに低減しつつ, 最先端の手法に比べて優れた, あるいは競合する精度を達成できることが実証された。 特筆すべきは、この方法は小さな外部データセットと最小限のモデルパラメータの更新しか必要とせず、実際には大きすぎる、あるいは使用できない可能性のあるトレーニングデータにアクセスする必要がなくなることである。

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