論文の概要: Adversarial Reweighting Guided by Wasserstein Distance for Bias Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12684v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 15:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 00:05:24.640628
• Title: Adversarial Reweighting Guided by Wasserstein Distance for Bias Mitigation
• Title（参考訳）: 偏り緩和のためのwasserstein距離による敵対的重み付け
• Authors: Xuan Zhao and Simone Fabbrizzi and Paula Reyero Lobo and Siamak Ghodsi and Klaus Broelemann and Steffen Staab and Gjergji Kasneci
• Abstract要約: データ中のマイノリティの下位表現は、学習中のサブポピュレーションの異なる扱いを困難にしている。 本稿では,このような表現バイアスに対処する新たな逆方向再重み付け手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.160692009892088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The unequal representation of different groups in a sample population can lead to discrimination of minority groups when machine learning models make automated decisions. To address these issues, fairness-aware machine learning jointly optimizes two (or more) metrics aiming at predictive effectiveness and low unfairness. However, the inherent under-representation of minorities in the data makes the disparate treatment of subpopulations less noticeable and difficult to deal with during learning. In this paper, we propose a novel adversarial reweighting method to address such \emph{representation bias}. To balance the data distribution between the majority and the minority groups, our approach deemphasizes samples from the majority group. To minimize empirical risk, our method prefers samples from the majority group that are close to the minority group as evaluated by the Wasserstein distance. Our theoretical analysis shows the effectiveness of our adversarial reweighting approach. Experiments demonstrate that our approach mitigates bias without sacrificing classification accuracy, outperforming related state-of-the-art methods on image and tabular benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: サンプル集団における異なるグループの不平等な表現は、機械学習モデルが自動決定を行う場合、少数グループの識別につながる可能性がある。 これらの問題に対処するために、フェアネス対応機械学習は、予測の有効性と不公平性の低い2つ(またはそれ以上)のメトリクスを共同で最適化する。 しかしながら、データ内のマイノリティの固有の過小表現は、サブポピュレーションの異質な扱いがあまり目立たず、学習中の対処が困難である。 本稿では,このような自由表現バイアスに対処するための新しい逆重み付け手法を提案する。 多数派と少数派の間のデータ分布のバランスをとるため,本手法では多数派からのサンプルを強調する。 経験的リスクを最小限に抑えるため,ワッサースタイン距離によって評価されるマイノリティグループに近い多数派のサンプルを好む。 理論解析の結果, 逆重み付け手法の有効性が示された。 実験により,画像および表型ベンチマークデータセットにおける関連する最先端手法を上回り,分類精度を犠牲にすることなくバイアスを軽減できることが実証された。

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