論文の概要: Balancing the Scales: Reinforcement Learning for Fair Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10629v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 11:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 15:31:11.866025
• Title: Balancing the Scales: Reinforcement Learning for Fair Classification
• Title（参考訳）: スケールのバランスをとる: 公平な分類のための強化学習
• Authors: Leon Eshuijs, Shihan Wang, Antske Fokkens,
• Abstract要約: 分類タスクの公平性は、伝統的に神経表現からのバイアス除去に焦点を当ててきた。 最近の傾向は、トレーニングプロセスに公正さを埋め込むアルゴリズム的手法を好んでいる。 我々は、コンテキスト的マルチアーム・バンディット・フレームワークを採用し、我々の目的に合うように3つの人気のあるRLアルゴリズムを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.262217900462841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fairness in classification tasks has traditionally focused on bias removal from neural representations, but recent trends favor algorithmic methods that embed fairness into the training process. These methods steer models towards fair performance, preventing potential elimination of valuable information that arises from representation manipulation. Reinforcement Learning (RL), with its capacity for learning through interaction and adjusting reward functions to encourage desired behaviors, emerges as a promising tool in this domain. In this paper, we explore the usage of RL to address bias in imbalanced classification by scaling the reward function to mitigate bias. We employ the contextual multi-armed bandit framework and adapt three popular RL algorithms to suit our objectives, demonstrating a novel approach to mitigating bias.
• Abstract（参考訳）: 分類タスクの公平さは、伝統的に神経表現からのバイアス除去に焦点を当ててきたが、最近のトレンドは、公正さをトレーニングプロセスに埋め込むアルゴリズム的手法を好んでいる。 これらの手法は、表現操作から生じる貴重な情報の潜在的排除を防止し、公正なパフォーマンスに向けてモデルをステアリングする。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、相互作用を通じて学習し、望ましい行動を促進するために報酬関数を調整する能力を持つ。 本稿では,不均衡な分類におけるバイアスに対するRLの利用について,バイアスを軽減するために報酬関数をスケールすることで検討する。 我々は、コンテキスト的マルチアーム・バンディット・フレームワークを採用し、我々の目的に合った3つのRLアルゴリズムを適用し、バイアスを緩和するための新しいアプローチを実証する。

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