論文の概要: Enhancing Fairness and Performance in Machine Learning Models: A Multi-Task Learning Approach with Monte-Carlo Dropout and Pareto Optimality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08230v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 07:36:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:43:22.962869
• Title: Enhancing Fairness and Performance in Machine Learning Models: A Multi-Task Learning Approach with Monte-Carlo Dropout and Pareto Optimality
• Title（参考訳）: 機械学習モデルにおけるフェアネスとパフォーマンスの向上:モンテカルロ・ドロップアウトとパレート最適性を用いたマルチタスク学習アプローチ
• Authors: Khadija Zanna, Akane Sano,
• Abstract要約: 本研究では,モデル不確実性を利用した機械学習におけるバイアス軽減手法を提案する。 提案手法では,モンテカルロ・ドロップアウト(MC)と組み合わせたマルチタスク学習(MTL)フレームワークを用いて,保護ラベルに関連する予測の不確実性を評価・緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5498930424110338
• License:
• Abstract: Bias originates from both data and algorithmic design, often exacerbated by traditional fairness methods that fail to address the subtle impacts of protected attributes. This study introduces an approach to mitigate bias in machine learning by leveraging model uncertainty. Our approach utilizes a multi-task learning (MTL) framework combined with Monte Carlo (MC) Dropout to assess and mitigate uncertainty in predictions related to protected labels. By incorporating MC Dropout, our framework quantifies prediction uncertainty, which is crucial in areas with vague decision boundaries, thereby enhancing model fairness. Our methodology integrates multi-objective learning through pareto-optimality to balance fairness and performance across various applications. We demonstrate the effectiveness and transferability of our approach across multiple datasets and enhance model explainability through saliency maps to interpret how input features influence predictions, thereby enhancing the interpretability of machine learning models in practical applications.
• Abstract（参考訳）: バイアスはデータとアルゴリズムの設計の両方から生まれ、しばしば保護された属性の微妙な影響に対処できない伝統的な公正な方法によって悪化する。 本研究では,モデル不確実性を利用した機械学習におけるバイアス軽減手法を提案する。 提案手法では,モンテカルロ(MC)ドロップアウトと組み合わせたマルチタスク学習(MTL)フレームワークを用いて,保護ラベルに関連する予測の不確実性を評価・緩和する。 MCDropoutを組み込むことにより,不明瞭な決定境界を持つ領域において重要な予測不確かさを定量化し,モデルフェアネスを向上させる。 本手法は,多目的学習をパーレト最適性を通じて統合し,様々なアプリケーション間での公平性と性能のバランスをとる。 本稿では,複数のデータセットにまたがるアプローチの有効性と伝達性を実証し,入力特徴が予測にどのような影響を及ぼすかを理解するために,精度マップによるモデル説明可能性を高め,実践的応用における機械学習モデルの解釈可能性を高める。

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