論文の概要: Strong statistical parity through fair synthetic data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03000v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 10:06:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 14:47:52.842665
- Title: Strong statistical parity through fair synthetic data
- Title（参考訳）: 公正な合成データによる強い統計パリティ
- Authors: Ivona Krchova, Michael Platzer, Paul Tiwald
- Abstract要約: 本稿では,デザインによる公正さを具現化した合成データの作成について検討する。
このような合成データに基づいてトレーニングされた下流モデルは、すべての閾値にわたって公正な予測を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI-generated synthetic data, in addition to protecting the privacy of
original data sets, allows users and data consumers to tailor data to their
needs. This paper explores the creation of synthetic data that embodies
Fairness by Design, focusing on the statistical parity fairness definition. By
equalizing the learned target probability distributions of the synthetic data
generator across sensitive attributes, a downstream model trained on such
synthetic data provides fair predictions across all thresholds, that is, strong
fair predictions even when inferring from biased, original data. This fairness
adjustment can be either directly integrated into the sampling process of a
synthetic generator or added as a post-processing step. The flexibility allows
data consumers to create fair synthetic data and fine-tune the trade-off
between accuracy and fairness without any previous assumptions on the data or
re-training the synthetic data generator.
- Abstract（参考訳）: aiが生成する合成データは、オリジナルのデータセットのプライバシを保護することに加えて、ユーザとデータコンシューマが自身のニーズに合わせてデータを調整できる。
本稿では,デザインによる公正を具現化した合成データの作成について,統計的パリティ公正定義に着目して検討する。
センシティブな属性間で合成データ生成者の学習目標確率分布を等化することにより、そのような合成データに基づいて訓練された下流モデルは、全てのしきい値、すなわちバイアス付き元のデータから推測しても強い公正な予測を与える。
このフェアネス調整は、合成ジェネレータのサンプリングプロセスに直接統合するか、後処理ステップとして追加することができる。
この柔軟性により、データコンシューマは、公正な合成データを作成し、データに対する以前の仮定や合成データジェネレータの再トレーニングなしに、正確性と公正性のトレードオフを微調整することができる。
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