論文の概要: FairWASP: Fast and Optimal Fair Wasserstein Pre-processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00109v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 20:22:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:23.622965
• Title: FairWASP: Fast and Optimal Fair Wasserstein Pre-processing
• Title（参考訳）: FairWASP: 高速かつ最適なFair Wasserstein前処理
• Authors: Zikai Xiong, Niccolò Dalmasso, Alan Mishler, Vamsi K. Potluru, Tucker Balch, Manuela Veloso,
• Abstract要約: 本報告では,FairWASPについて述べる。FairWASPは,従来のデータを変更することなく,分類データセットの格差を低減するための,新しい前処理手法である。 我々は,整数重みが最適であることを理論的に示す。つまり,本手法はサンプルの重複や除去と等価に理解することができる。 本研究は, 大規模混合整数プログラム (MIP) として前処理タスクを再構成し, 切削平面法に基づく高効率なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.627848184502783
• License:
• Abstract: Recent years have seen a surge of machine learning approaches aimed at reducing disparities in model outputs across different subgroups. In many settings, training data may be used in multiple downstream applications by different users, which means it may be most effective to intervene on the training data itself. In this work, we present FairWASP, a novel pre-processing approach designed to reduce disparities in classification datasets without modifying the original data. FairWASP returns sample-level weights such that the reweighted dataset minimizes the Wasserstein distance to the original dataset while satisfying (an empirical version of) demographic parity, a popular fairness criterion. We show theoretically that integer weights are optimal, which means our method can be equivalently understood as duplicating or eliminating samples. FairWASP can therefore be used to construct datasets which can be fed into any classification method, not just methods which accept sample weights. Our work is based on reformulating the pre-processing task as a large-scale mixed-integer program (MIP), for which we propose a highly efficient algorithm based on the cutting plane method. Experiments demonstrate that our proposed optimization algorithm significantly outperforms state-of-the-art commercial solvers in solving both the MIP and its linear program relaxation. Further experiments highlight the competitive performance of FairWASP in reducing disparities while preserving accuracy in downstream classification settings.
• Abstract（参考訳）: 近年、異なるサブグループ間でのモデル出力の格差を減らすことを目的とした機械学習アプローチが急増している。 多くの設定では、トレーニングデータが異なるユーザによって複数のダウンストリームアプリケーションで使用される可能性があるため、トレーニングデータ自体に介入することが最も効果的である可能性がある。 本研究では,FairWASPについて述べる。FairWASPは,従来のデータを変更することなく,分類データセットの格差を低減するために設計された,新しい前処理手法である。 FairWASPはサンプルレベルの重みを返すため、再重み付けされたデータセットは、ワッサースタインから元のデータセットまでの距離を最小化し、(実証的なバージョンの)人口統計値を満たす。 我々は,整数重みが最適であることを理論的に示す。つまり,本手法はサンプルの重複や除去と等価に理解することができる。 したがって、FairWASPは、サンプル重量を受け入れるメソッドだけでなく、任意の分類方法に入力可能なデータセットを構築するために使用できる。 本研究は, 大規模混合整数プログラム (MIP) として前処理タスクを再構成し, 切削平面法に基づく高効率なアルゴリズムを提案する。 実験により,提案アルゴリズムは,MIPと線形プログラム緩和の双方を解く上で,最先端の商用解法よりも大幅に優れていることが示された。 さらに実験では、下流の分類設定で精度を保ちながら格差を減らし、FairWASPの競争性能を強調している。

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