論文の概要: Fairness-Aware Domain Generalization under Covariate and Dependence Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13816v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 05:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 00:31:45.593262
• Title: Fairness-Aware Domain Generalization under Covariate and Dependence Shifts
• Title（参考訳）: 共変量と依存シフトによるフェアネスアウェアドメインの一般化
• Authors: Chen Zhao, Kai Jiang, Xintao Wu, Haoliang Wang, Latifur Khan, Christan Grant, Feng Chen
• Abstract要約: ドメインシフトに対処する新しい領域一般化手法を提案する。 我々は、基礎となる変換モデルの存在が、あるドメインから別のドメインへデータを変換できると主張している。 モデルを用いて合成ドメインのデータを生成することにより、公正に認識された不変な分類器が学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.663115314034126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving the generalization of an invariant classifier from source domains to shifted target domains while simultaneously considering model fairness is a substantial and complex challenge in machine learning. Existing domain generalization research typically attributes domain shifts to concept shift, which relates to alterations in class labels, and covariate shift, which pertains to variations in data styles. In this paper, by introducing another form of distribution shift, known as dependence shift, which involves variations in fair dependence patterns across domains, we propose a novel domain generalization approach that addresses domain shifts by considering both covariate and dependence shifts. We assert the existence of an underlying transformation model can transform data from one domain to another. By generating data in synthetic domains through the model, a fairness-aware invariant classifier is learned that enforces both model accuracy and fairness in unseen domains. Extensive empirical studies on four benchmark datasets demonstrate that our approach surpasses state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: モデルフェアネスを同時に考慮しながら、ソースドメインからシフト対象ドメインへの不変な分類器の一般化を実現することは、機械学習における実質的で複雑な課題である。 既存の領域一般化研究は、典型的には、クラスラベルの変更に関連する概念シフトと、データスタイルのバリエーションに関連する共変量シフトにドメインシフトがある。 本稿では,領域間の公正な依存パターンの変動を伴う依存シフトと呼ばれる別の形態の分布シフトを導入することにより,共変量と依存シフトの両方を考慮し,領域シフトに対処する新しい領域一般化手法を提案する。 基礎となる変換モデルの存在は、データをある領域から別の領域に変換できると断言する。 モデルを用いて合成ドメインのデータを生成することにより、モデル精度と未知領域の公正性の両方を強制するフェアネス対応不変分類器が学習される。 4つのベンチマークデータセットに関する広範な実証研究は、我々のアプローチが最先端の手法を上回っていることを示している。

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