論文の概要: Better Fair than Sorry: Adversarial Missing Data Imputation for Fair GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01591v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 17:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 23:33:42.477563
• Title: Better Fair than Sorry: Adversarial Missing Data Imputation for Fair GNNs
• Title（参考訳）: 申し訳ないが、fair gnnのための逆行的欠落データインプテーション
• Authors: Debolina Halder Lina and Arlei Silva
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を保護属性の欠如下で学習する問題に対処する。 我々は、公正なGNNが使用する保護属性に対する公正な欠落データ計算モデルであるBFtS(Better Fair than Sorry)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.680930089714339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of learning fair Graph Neural Networks (GNNs) under missing protected attributes. GNNs have achieved state-of-the-art results in many relevant tasks where decisions might disproportionately impact specific communities. However, existing work on fair GNNs assumes that either protected attributes are fully-observed or that the missing data imputation is fair. In practice, biases in the imputation will be propagated to the model outcomes, leading them to overestimate the fairness of their predictions. We address this challenge by proposing Better Fair than Sorry (BFtS), a fair missing data imputation model for protected attributes used by fair GNNs. The key design principle behind BFtS is that imputations should approximate the worst-case scenario for the fair GNN -- i.e. when optimizing fairness is the hardest. We implement this idea using a 3-player adversarial scheme where two adversaries collaborate against the fair GNN. Experiments using synthetic and real datasets show that BFtS often achieves a better fairness $\times$ accuracy trade-off than existing alternatives.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を保護属性の欠如下で学習する問題に対処する。 GNNは、決定が特定のコミュニティに不均等に影響を及ぼす可能性のある多くの関連タスクにおいて、最先端の結果を達成した。 しかし、fair gnnsに関する既存の研究は、保護された属性が完全に保存されているか、欠落したデータインプテーションが公正であると仮定している。 実際、インプテーションのバイアスはモデルの結果に伝達され、予測の公平さを過大評価することになる。 私たちは、fair gnnが使用する保護属性に対する公正なデータインプテーションモデルであるbetter fair than sorry (bfts)を提案することで、この課題に対処します。 BFtSの鍵となる設計原理は、公正さを最適化することが最も難しいとき、公正なGNNの最悪のシナリオを近似すべきであるということである。 2人の敵がfair gnnと協力する3人のプレイヤーによる敵対的スキームを用いて、このアイデアを実装した。 合成データと実データを用いた実験は、bftsが既存の代替品よりも公平性が良いことをしばしば示している。

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