論文の概要: TaCo: Targeted Concept Erasure Prevents Non-Linear Classifiers From Detecting Protected Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06499v4
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:53:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:40:01.275305
• Title: TaCo: Targeted Concept Erasure Prevents Non-Linear Classifiers From Detecting Protected Attributes
• Title（参考訳）: TaCo: ターゲットのコンセプト消去は、保護属性の検出から非Linear分類を予防する
• Authors: Fanny Jourdan, Louis Béthune, Agustin Picard, Laurent Risser, Nicholas Asher,
• Abstract要約: Targeted Concept Erasure (TaCo)は、最後の潜伏表現から機密情報を除去する新しいアプローチである。 実験の結果,TaCoは最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2560452339165895
• License:
• Abstract: Ensuring fairness in NLP models is crucial, as they often encode sensitive attributes like gender and ethnicity, leading to biased outcomes. Current concept erasure methods attempt to mitigate this by modifying final latent representations to remove sensitive information without retraining the entire model. However, these methods typically rely on linear classifiers, which leave models vulnerable to non-linear adversaries capable of recovering sensitive information. We introduce Targeted Concept Erasure (TaCo), a novel approach that removes sensitive information from final latent representations, ensuring fairness even against non-linear classifiers. Our experiments show that TaCo outperforms state-of-the-art methods, achieving greater reductions in the prediction accuracy of sensitive attributes by non-linear classifier while preserving overall task performance. Code is available on https://github.com/fanny-jourdan/TaCo.
• Abstract（参考訳）: NLPモデルにおける公平性の確保は、しばしば性別や民族などのセンシティブな属性を符号化し、バイアスのある結果をもたらすため、非常に重要である。 現在の概念消去法は、モデル全体をトレーニングすることなく、機密情報を除去するために最後の潜伏表現を変更することで、これを緩和しようとする。 しかし、これらの手法は一般に線形分類器に依存しており、機密情報を回復できる非線形の敵に弱いモデルを残している。 最終潜在表現からセンシティブな情報を取り除き、非線形分類器に対しても公平性を確保する新しい手法であるTargeted Concept Erasure(TaCo)を導入する。 実験の結果,TaCoはタスク全体の性能を保ちながら,非線形分類器による感度特性の予測精度を向上し,最先端の手法よりも優れていた。 コードはhttps://github.com/fanny-jourdan/TaCo.comで入手できる。

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