論文の概要: On the Fairness ROAD: Robust Optimization for Adversarial Debiasing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18413v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 18:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 18:45:44.714290
• Title: On the Fairness ROAD: Robust Optimization for Adversarial Debiasing
• Title（参考訳）: Fairness ROAD: 対向的デバイアスに対するロバスト最適化について
• Authors: Vincent Grari, Thibault Laugel, Tatsunori Hashimoto, Sylvain Lamprier, Marcin Detyniecki
• Abstract要約: ROADは、局所的に不公平である可能性のある入力を優先するように設計されている。 所与のグローバルフェアネスレベルに対する局所的公正度と正確性に関して優位性を達成する。 また、分布シフトの下での公正な一般化も促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.495095664915986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of algorithmic fairness, significant attention has been put on group fairness criteria, such as Demographic Parity and Equalized Odds. Nevertheless, these objectives, measured as global averages, have raised concerns about persistent local disparities between sensitive groups. In this work, we address the problem of local fairness, which ensures that the predictor is unbiased not only in terms of expectations over the whole population, but also within any subregion of the feature space, unknown at training time. To enforce this objective, we introduce ROAD, a novel approach that leverages the Distributionally Robust Optimization (DRO) framework within a fair adversarial learning objective, where an adversary tries to infer the sensitive attribute from the predictions. Using an instance-level re-weighting strategy, ROAD is designed to prioritize inputs that are likely to be locally unfair, i.e. where the adversary faces the least difficulty in reconstructing the sensitive attribute. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of our method: it achieves Pareto dominance with respect to local fairness and accuracy for a given global fairness level across three standard datasets, and also enhances fairness generalization under distribution shift.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズム的公平性の分野では、人口統計学的パリティや等化オッズといった集団的公平性基準が注目されている。 それにもかかわらず、これらの目標がグローバル平均として測定され、センシティブなグループ間の永続的な局所的格差に対する懸念が高まっている。 本研究は,人口全体に対する期待だけでなく,訓練時未知の機能空間のどの部分領域においても予測者が偏っていないことを保証する,局所的公平性の問題に対処する。 この目的を達成するために,敵が予測からセンシティブな属性を推論しようとする対面学習目的において,分散ロバスト最適化(DRO)フレームワークを活用する新しいアプローチであるROADを導入する。 ROADはインスタンスレベルの再重み付け戦略を用いて、局所的に不公平である可能性のある入力を優先順位付けするように設計されている。 数値実験により,3つの標準データセットにまたがる大域的公正度レベルに対する局所的公正度と精度に関してパレート優位性を実現し,分布シフトの下での公平性一般化を向上する。

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