論文の概要: Asymptotically Fair Participation in Machine Learning Models: an Optimal Control Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10223v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 22:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 15:25:33.742864
• Title: Asymptotically Fair Participation in Machine Learning Models: an Optimal Control Perspective
• Title（参考訳）: 機械学習モデルにおける漸近的に公平な参加--最適制御視点
• Authors: Zhuotong Chen and Qianxiao Li and Zheng Zhang
• Abstract要約: 最先端の機械学習モデルのパフォーマンスは、トレーニングデータセットで表現されていない人口層をテストすると、しばしば低下する。 我々は,最適制御の定式化を通じて,巧妙に公正な参加を実現することの課題に対処することを目的とする。 最適制御解を推定するために、ポントリャーギンの最大原理の効率的な実装を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.962258178900065
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The performance of state-of-the-art machine learning models often deteriorates when testing on demographics that are under-represented in the training dataset. This problem has predominately been studied in a supervised learning setting where the data distribution is static. However, real-world applications often involve distribution shifts caused by the deployed models. For instance, the performance disparity against monitory users can lead to a high customer churn rate, thus the available data provided by active users are skewed due to the lack of minority users. This feedback effect further exacerbates the disparity among different demographic groups in future steps. To address this issue, we propose asymptotically fair participation as a condition to maintain long-term model performance over all demographic groups. In this work, we aim to address the problem of achieving asymptotically fair participation via optimal control formulation. Moreover, we design a surrogate retention system based on existing literature on evolutionary population dynamics to approximate the dynamics of distribution shifts on active user counts, from which the objective of achieving asymptotically fair participation is formulated as an optimal control problem, and the control variables are considered as the model parameters. We apply an efficient implementation of Pontryagin's maximum principle to estimate the optimal control solution. To evaluate the effectiveness of the proposed method, we design a generic simulation environment that simulates the population dynamics of the feedback effect between user retention and model performance. When we deploy the resulting models to the simulation environment, the optimal control solution accounts for long-term planning and leads to superior performance compared with existing baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 最先端の機械学習モデルのパフォーマンスは、トレーニングデータセットで表現されていない人口層をテストすると、しばしば低下する。 この問題は、データ分布が静的な教師あり学習環境で主に研究されている。 しかし、現実世界のアプリケーションは、しばしばデプロイされたモデルによって引き起こされる分散シフトを伴う。 例えば、監視対象ユーザに対するパフォーマンス格差は、高い顧客チャーン率につながる可能性があるため、アクティブユーザによって提供されるデータは、少数ユーザの欠如によって歪められる。 このフィードバック効果は、将来の段階における異なる人口集団間の格差をさらに悪化させる。 この問題に対処するため,全人口集団における長期モデル性能を維持する条件として,漸近的公正参加を提案する。 本研究では,最適制御の定式化による漸近的公正な参加の実現を課題とする。 さらに, アクティブユーザ数における分布シフトのダイナミクスを近似し, 漸近的に公平に参加する目的を最適制御問題として定式化し, 制御変数をモデルパラメータとして考えるように, 既存の進化的集団動態に基づくサーロゲート保持システムを設計する。 最適制御解を推定するために,pontryaginの最大原理の効率的な実装を適用する。 提案手法の有効性を評価するために,ユーザ保持とモデル性能のフィードバック効果の個体群動態をシミュレートする汎用シミュレーション環境を設計した。 結果のモデルをシミュレーション環境にデプロイする場合、最適制御ソリューションは長期計画に責任を持ち、既存のベースライン手法と比較して優れた性能をもたらす。

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