論文の概要: The Fairness Stitch: Unveiling the Potential of Model Stitching in Neural Network De-Biasing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03532v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 21:14:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:54:04.613218
• Title: The Fairness Stitch: Unveiling the Potential of Model Stitching in Neural Network De-Biasing
• Title（参考訳）: フェアネス・スティッチ:ニューラルネットワーク・デバイアスにおけるモデル・スティッチの可能性
• Authors: Modar Sulaiman and Kallol Roy
• Abstract要約: 本研究では,深層学習モデルの公平性を高めるために,"The Fairness Stitch"と呼ばれる新しい手法を提案する。 我々はCelebAとUTKFaceの2つのよく知られたデータセットを総合的に評価する。 フェアネスとパフォーマンスのバランスの取れたトレードオフを達成する上で, 顕著な改善がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.043512163406552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pursuit of fairness in machine learning models has emerged as a critical research challenge in different applications ranging from bank loan approval to face detection. Despite the widespread adoption of artificial intelligence algorithms across various domains, concerns persist regarding the presence of biases and discrimination within these models. To address this pressing issue, this study introduces a novel method called "The Fairness Stitch (TFS)" to enhance fairness in deep learning models. This method combines model stitching and training jointly, while incorporating fairness constraints. In this research, we assess the effectiveness of our proposed method by conducting a comprehensive evaluation of two well-known datasets, CelebA and UTKFace. We systematically compare the performance of our approach with the existing baseline method. Our findings reveal a notable improvement in achieving a balanced trade-off between fairness and performance, highlighting the promising potential of our method to address bias-related challenges and foster equitable outcomes in machine learning models. This paper poses a challenge to the conventional wisdom of the effectiveness of the last layer in deep learning models for de-biasing.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルにおける公正性の追求は、銀行ローン承認から顔検出まで、さまざまなアプリケーションにおいて重要な研究課題となっている。 さまざまな領域で人工知能アルゴリズムが広く採用されているにもかかわらず、これらのモデルにおけるバイアスや差別の存在に関する懸念は続いている。 そこで本研究では, 深層学習モデルの公平性を高めるために, TFS(The Fairness Stitch)と呼ばれる新しい手法を提案する。 フェアネス制約を取り入れつつ、モデルステッチとトレーニングを共同で組み合わせる方法。 本研究では, celeba と utkface の2つの既知のデータセットの包括的評価を行い, 提案手法の有効性を評価した。 提案手法を既存のベースライン手法と体系的に比較する。 この結果から,公平性と性能のバランスの取れたトレードオフを実現する上での顕著な改善が明らかとなり,バイアス問題に対処し,機械学習モデルにおける等価な結果の育成に本手法が期待できる可能性を強調した。 本稿では,De-biasingの深層学習モデルにおける最終層の有効性の従来の知恵に挑戦する。

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