論文の概要: Enhancing Class Fairness in Classification with A Two-Player Game Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03146v1
• Date: Fri, 31 May 2024 02:56:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-07 13:14:55.069455
• Title: Enhancing Class Fairness in Classification with A Two-Player Game Approach
• Title（参考訳）: ツープレイゲームアプローチによるクラスフェアネスの強化
• Authors: Yunpeng Jiang, Paul Weng, Yutong Ban,
• Abstract要約: ツープレイヤーゲーム(FACT)を用いたFAir分類手法を提案する。 まず,データ拡張を伴う分類器のトレーニングを,対戦型2プレーヤゲームとして記述可能な公平な最適化問題として定式化する。 この定式化に続いて,クラスに対して公平な解に収束できることを理論的に証明する,新しい乗法重み最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.05832012052375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data augmentation is widely applied and has shown its benefits in different machine learning tasks. However, as recently observed in some downstream tasks, data augmentation may introduce an unfair impact on classifications. While it can improve the performance of some classes, it can actually be detrimental for other classes, which can be problematic in some application domains. In this paper, to counteract this phenomenon, we propose a FAir Classification approach with a Two-player game (FACT). We first formulate the training of a classifier with data augmentation as a fair optimization problem, which can be further written as an adversarial two-player game. Following this formulation, we propose a novel multiplicative weight optimization algorithm, for which we theoretically prove that it can converge to a solution that is fair over classes. Interestingly, our formulation also reveals that this fairness issue over classes is not due to data augmentation only, but is in fact a general phenomenon. Our empirical experiments demonstrate that the performance of our learned classifiers is indeed more fairly distributed over classes in five datasets, with only limited impact on the average accuracy.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は広く適用されており、さまざまな機械学習タスクにおいてそのメリットを示している。 しかし、最近下流のタスクで見られるように、データ拡張は分類に不公平な影響を与える可能性がある。 いくつかのクラスのパフォーマンスを改善することができるが、実際には他のクラスにとって有害であり、いくつかのアプリケーションドメインでは問題となることがある。 本稿では,この現象に対処するため,FACTを用いたFAir分類手法を提案する。 まず,データ拡張を伴う分類器のトレーニングを公正な最適化問題として定式化し,対戦型2プレーヤゲームとして記述する。 この定式化に続いて,クラスに対して公平な解に収束できることを理論的に証明する,新しい乗法重み最適化アルゴリズムを提案する。 興味深いことに、私たちの定式化は、このクラスに対する公平性問題は、データ拡張によるものではなく、実際は一般的な現象であることも明らかにしています。 我々の実証実験は、学習した分類器の性能が5つのデータセットのクラスにかなり分散していることを示し、平均精度に限られた影響しか与えていない。

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