論文の概要: Fairness Without Harm: An Influence-Guided Active Sampling Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12789v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 10:17:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:58.880808
• Title: Fairness Without Harm: An Influence-Guided Active Sampling Approach
• Title（参考訳）: ハームのないフェアネス:インフルエンスガイド型アクティブサンプリングアプローチ
• Authors: Jinlong Pang, Jialu Wang, Zhaowei Zhu, Yuanshun Yao, Chen Qian, Yang Liu,
• Abstract要約: 我々は、モデルの精度に害を与えることなく、グループフェアネスの格差を軽減するモデルを訓練することを目指している。 公正なアクティブな学習アプローチのような現在のデータ取得方法は、通常、アノテートセンシティブな属性を必要とする。 トレーニンググループアノテーションに依存しない抽出可能なアクティブデータサンプリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.173195437797766
• License:
• Abstract: The pursuit of fairness in machine learning (ML), ensuring that the models do not exhibit biases toward protected demographic groups, typically results in a compromise scenario. This compromise can be explained by a Pareto frontier where given certain resources (e.g., data), reducing the fairness violations often comes at the cost of lowering the model accuracy. In this work, we aim to train models that mitigate group fairness disparity without causing harm to model accuracy. Intuitively, acquiring more data is a natural and promising approach to achieve this goal by reaching a better Pareto frontier of the fairness-accuracy tradeoff. The current data acquisition methods, such as fair active learning approaches, typically require annotating sensitive attributes. However, these sensitive attribute annotations should be protected due to privacy and safety concerns. In this paper, we propose a tractable active data sampling algorithm that does not rely on training group annotations, instead only requiring group annotations on a small validation set. Specifically, the algorithm first scores each new example by its influence on fairness and accuracy evaluated on the validation dataset, and then selects a certain number of examples for training. We theoretically analyze how acquiring more data can improve fairness without causing harm, and validate the possibility of our sampling approach in the context of risk disparity. We also provide the upper bound of generalization error and risk disparity as well as the corresponding connections. Extensive experiments on real-world data demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm. Our code is available at https://github.com/UCSC-REAL/FairnessWithoutHarm.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)における公正性の追求は、モデルが保護された人口集団に対する偏見を示しないことを保証する。 この妥協は、特定のリソース(例えばデータ)を与えられたParetoフロンティアによって説明できる。 本研究では,モデルの精度を損なうことなく,グループフェアネスの格差を軽減するモデルを訓練することを目的とする。 直感的には、より多くのデータを取得することは、公平さと正確性のトレードオフのより良いParetoフロンティアに到達することで、この目標を達成するための自然で有望なアプローチである。 公正なアクティブな学習アプローチのような現在のデータ取得方法は、通常、アノテートセンシティブな属性を必要とする。 しかしながら、これらのセンシティブな属性アノテーションは、プライバシと安全上の懸念から保護されるべきである。 本稿では,グループアノテーションに頼らず,小さな検証セットにグループアノテーションを必要とするのではなく,抽出可能なアクティブデータサンプリングアルゴリズムを提案する。 具体的には、アルゴリズムはまず、検証データセット上で評価された公正さと正確性に影響を与えることで、新しいサンプルをスコアし、次に、トレーニングのための一定の数のサンプルを選択する。 理論的には、より多くのデータを取得することで、害を生じさせることなく公正性を向上し、リスク格差の文脈でサンプリングアプローチの可能性を検証する。 また、一般化誤差とリスク格差と対応する接続の上限も提供する。 実世界のデータに対する大規模な実験により,提案アルゴリズムの有効性が示された。 私たちのコードはhttps://github.com/UCSC-REAL/FairnessWithoutHarm.comで利用可能です。

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