論文の概要: Predictive Churn with the Set of Good Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07745v2
• Date: Fri, 25 Apr 2025 19:40:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.646219
• Title: Predictive Churn with the Set of Good Models
• Title（参考訳）: 良いモデルの集合による予測的チャーン
• Authors: Jamelle Watson-Daniels, Flavio du Pin Calmon, Alexander D'Amour, Carol Long, David C. Parkes, Berk Ustun,
• Abstract要約: 本稿では,予測的不整合という2つの無関係な概念の関連性について考察する。 予測多重性(英: predictive multiplicity)は、個々のサンプルに対して矛盾する予測を生成するモデルである。 2つ目の概念である予測チャーン(英: predictive churn)は、モデル更新前後の個々の予測の違いを調べるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.00058053669447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Issues can arise when research focused on fairness, transparency, or safety is conducted separately from research driven by practical deployment concerns and vice versa. This separation creates a growing need for translational work that bridges the gap between independently studied concepts that may be fundamentally related. This paper explores connections between two seemingly unrelated concepts of predictive inconsistency that share intriguing parallels. The first, known as predictive multiplicity, occurs when models that perform similarly (e.g., nearly equivalent training loss) produce conflicting predictions for individual samples. This concept is often emphasized in algorithmic fairness research as a means of promoting transparency in ML model development. The second concept, predictive churn, examines the differences in individual predictions before and after model updates, a key challenge in deploying ML models in consumer-facing applications. We present theoretical and empirical results that uncover links between these previously disconnected concepts.
• Abstract（参考訳）: フェアネス、透明性、安全に焦点を当てた研究が、実践的な展開の懸念によって推進される研究とは別々に行われている場合、その逆も起こりうる。 この分離は、根本的に関連しているかもしれない独立して研究された概念の間のギャップを埋める翻訳作業の必要性を増大させる。 本稿では、興味深い並列性を共有する予測的不整合という、一見無関係な2つの概念の関連性について考察する。 最初の予測多重性(英: predictive multiplicity)は、同様の動作(例えば、ほぼ同等のトレーニング損失)を行うモデルが個々のサンプルに対して矛盾する予測を生成するときに発生する。 この概念は、MLモデル開発における透明性を促進する手段として、アルゴリズムフェアネス研究においてしばしば強調される。 第2のコンセプトである予測チャーンでは、コンシューマ向けアプリケーションにMLモデルをデプロイする上で重要な課題である、モデル更新前後の個々の予測の違いを調べている。 本稿では、これらの非連結な概念間の関係を明らかにする理論的および実証的な結果を示す。

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