論文の概要: Fair Active Learning in Low-Data Regimes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08559v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 23:14:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 00:32:49.051278
• Title: Fair Active Learning in Low-Data Regimes
• Title（参考訳）: 低データレジームにおける公正なアクティブラーニング
• Authors: Romain Camilleri, Andrew Wagenmaker, Jamie Morgenstern, Lalit Jain, Kevin Jamieson
• Abstract要約: 機械学習の応用においては、社会的不平等の持続を避けるために公正性の確保が不可欠である。 本研究では,データスカース環境におけるバイアスの低減と精度向上という課題に対処する。 本稿では,後方サンプリングにインスパイアされた探索手法と,公平な分類サブルーチンを組み合わせた,革新的なアクティブラーニングフレームワークを提案する。 この枠組みは,確率の高い公正制約を満足しつつ,精度を最大化しながら,非常にデータ量の多い状況下で効果的に機能することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.349886628823125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In critical machine learning applications, ensuring fairness is essential to avoid perpetuating social inequities. In this work, we address the challenges of reducing bias and improving accuracy in data-scarce environments, where the cost of collecting labeled data prohibits the use of large, labeled datasets. In such settings, active learning promises to maximize marginal accuracy gains of small amounts of labeled data. However, existing applications of active learning for fairness fail to deliver on this, typically requiring large labeled datasets, or failing to ensure the desired fairness tolerance is met on the population distribution. To address such limitations, we introduce an innovative active learning framework that combines an exploration procedure inspired by posterior sampling with a fair classification subroutine. We demonstrate that this framework performs effectively in very data-scarce regimes, maximizing accuracy while satisfying fairness constraints with high probability. We evaluate our proposed approach using well-established real-world benchmark datasets and compare it against state-of-the-art methods, demonstrating its effectiveness in producing fair models, and improvement over existing methods.
• Abstract（参考訳）: 重要な機械学習アプリケーションでは、社会的不平等の持続を避けるために公正性を確保することが不可欠である。 本研究では,ラベル付きデータの収集コストが大きなラベル付きデータセットの使用を禁止するデータ収集環境において,バイアス低減と精度向上の課題に対処する。 このような環境では、アクティブラーニングは少量のラベル付きデータの限界精度ゲインを最大化する。 しかし、フェアネスのための既存のアクティブラーニングの応用では、通常は大きなラベル付きデータセットを必要とするか、あるいは、人口分布において所望のフェアネス寛容を確実に満たすことができない。 このような制限に対処するために,後方サンプリングに触発された探索手順と公平な分類サブルーチンを組み合わせた,革新的なアクティブラーニングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、非常にデータスカルス的な方法で効果的に動作し、公平さの制約を高い確率で満たしながら精度を最大化する。 提案手法を確立された実世界ベンチマークデータセットを用いて評価し,最新手法と比較し,公平なモデル作成における効果と既存手法の改善を実証した。

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