Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Fairness in Neural Networks Using FairVIC

論文の概要: Enhancing Fairness in Neural Networks Using FairVIC

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18134v1
Date: Sun, 28 Apr 2024 10:10:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 17:43:14.538462
Title: Enhancing Fairness in Neural Networks Using FairVIC
Title（参考訳）: FairVICを用いたニューラルネットワークの公平性向上
Authors: Charmaine Barker, Daniel Bethell, Dimitar Kazakov,
Abstract要約: 自動意思決定システム、特にディープラーニングモデルにおけるバイアスの緩和は、公平性を達成する上で重要な課題である。 FairVICは、トレーニング段階で固有のバイアスに対処することによって、ニューラルネットワークの公平性を高めるために設計された革新的なアプローチである。我々は、モデルの精度を有害な程度に向上させることなく、テスト対象のすべての指標の公平性を大幅に改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Mitigating bias in automated decision-making systems, specifically deep learning models, is a critical challenge in achieving fairness. This complexity stems from factors such as nuanced definitions of fairness, unique biases in each dataset, and the trade-off between fairness and model accuracy. To address such issues, we introduce FairVIC, an innovative approach designed to enhance fairness in neural networks by addressing inherent biases at the training stage. FairVIC differs from traditional approaches that typically address biases at the data preprocessing stage. Instead, it integrates variance, invariance and covariance into the loss function to minimise the model's dependency on protected characteristics for making predictions, thus promoting fairness. Our experimentation and evaluation consists of training neural networks on three datasets known for their biases, comparing our results to state-of-the-art algorithms, evaluating on different sizes of model architectures, and carrying out sensitivity analysis to examine the fairness-accuracy trade-off. Through our implementation of FairVIC, we observed a significant improvement in fairness across all metrics tested, without compromising the model's accuracy to a detrimental extent. Our findings suggest that FairVIC presents a straightforward, out-of-the-box solution for the development of fairer deep learning models, thereby offering a generalisable solution applicable across many tasks and datasets.
Abstract（参考訳）: 自動意思決定システム、特にディープラーニングモデルにおけるバイアスの緩和は、公平性を達成する上で重要な課題である。この複雑さは、フェアネスのニュアンス定義、各データセットの独自のバイアス、フェアネスとモデルの正確性の間のトレードオフなどの要因に起因している。このような問題に対処するために、トレーニング段階で固有のバイアスに対処することによって、ニューラルネットワークの公平性を高めるために設計された革新的アプローチであるFairVICを導入する。 FairVICは、データ前処理の段階でバイアスに対処する従来のアプローチとは異なる。代わりに、分散、不変性、共分散を損失関数に統合し、予測を行うための保護特性へのモデルの依存を最小限に抑え、公正性を促進する。実験と評価は、ニューラルネットワークをバイアスで知られている3つのデータセットでトレーニングし、その結果を最先端のアルゴリズムと比較し、モデルアーキテクチャの異なるサイズで評価し、公平さと精度のトレードオフを調べるための感度分析を実行する。 FairVICの実装を通じて、モデルの精度を有害な程度に向上させることなく、テスト対象のすべての指標に対するフェアネスの大幅な改善を観察した。以上の結果から,FairVICはより公平なディープラーニングモデルを開発する上で,簡単かつアウトオブボックスなソリューションであり,多くのタスクやデータセットに適用可能な汎用的なソリューションを提供することが示唆された。

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