論文の概要: A Large-Scale Empirical Study on Improving the Fairness of Image Classification Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03695v2
• Date: Sun, 24 Mar 2024 02:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 01:55:44.279581
• Title: A Large-Scale Empirical Study on Improving the Fairness of Image Classification Models
• Title（参考訳）: 画像分類モデルの公平性向上に関する大規模実証的研究
• Authors: Junjie Yang, Jiajun Jiang, Zeyu Sun, Junjie Chen,
• Abstract要約: 本稿では,現在ある最先端の公正性向上技術の性能を比較するための,最初の大規模実証的研究を行う。 その結果,各手法の性能は,データセットや属性によって大きく異なることがわかった。 異なる公平度評価指標は、その異なる焦点のために、明らかに異なる評価結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.522156479335706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fairness has been a critical issue that affects the adoption of deep learning models in real practice. To improve model fairness, many existing methods have been proposed and evaluated to be effective in their own contexts. However, there is still no systematic evaluation among them for a comprehensive comparison under the same context, which makes it hard to understand the performance distinction among them, hindering the research progress and practical adoption of them. To fill this gap, this paper endeavours to conduct the first large-scale empirical study to comprehensively compare the performance of existing state-of-the-art fairness improving techniques. Specifically, we target the widely-used application scenario of image classification, and utilized three different datasets and five commonly-used performance metrics to assess in total 13 methods from diverse categories. Our findings reveal substantial variations in the performance of each method across different datasets and sensitive attributes, indicating over-fitting on specific datasets by many existing methods. Furthermore, different fairness evaluation metrics, due to their distinct focuses, yield significantly different assessment results. Overall, we observe that pre-processing methods and in-processing methods outperform post-processing methods, with pre-processing methods exhibiting the best performance. Our empirical study offers comprehensive recommendations for enhancing fairness in deep learning models. We approach the problem from multiple dimensions, aiming to provide a uniform evaluation platform and inspire researchers to explore more effective fairness solutions via a set of implications.
• Abstract（参考訳）: 公平性は、実際のディープラーニングモデルの採用に影響を与える重要な問題である。 モデルフェアネスを改善するために、既存の多くの手法が提案され、それぞれの文脈で有効であることが評価されている。 しかし、同じ文脈で総合的な比較を行うための体系的な評価はいまだにないため、両者のパフォーマンスの違いを理解することは困難であり、研究の進展や実践的な採用を妨げる。 このギャップを埋めるために,本稿では,既存の最先端の公正性向上技術の性能を総合的に比較する,最初の大規模実証研究を行う。 具体的には、3つの異なるデータセットと5つの一般的なパフォーマンス指標を用いて、さまざまなカテゴリから合計13の手法を評価する。 以上の結果から,各手法の性能は,多くの既存手法で特定のデータセットに過度に適合していることが示唆された。 さらに、異なる公平度評価指標は、それぞれの焦点が異なるため、かなり異なる評価結果が得られる。 全体として,前処理法と内処理法は後処理法より優れ,前処理法は最高の性能を示す。 我々の実証的研究は、ディープラーニングモデルにおける公平性を高めるための包括的な勧告を提供する。 複数の次元からこの問題にアプローチし、一様評価プラットフォームを提供することを目標とし、研究者に一連の意味を通してより効果的な公正解を探求するよう促す。

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