論文の概要: Fairly Accurate: Optimizing Accuracy Parity in Fair Target-Group Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11933v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 17:23:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-17 13:34:07.247707
• Title: Fairly Accurate: Optimizing Accuracy Parity in Fair Target-Group Detection
• Title（参考訳）: Fairly Accurate: Fair Target-Group Detectionにおける精度パリティの最適化
• Authors: Soumyajit Gupta, Venelin Kovatchev, Maria De-Arteaga, Matthew Lease,
• Abstract要約: グループ精度パリティ(GAP)は、APに1対1のマッピングを持つ最初の微分可能損失関数である。 GAPは他の一般的な損失関数と比較してバイアスを緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.104304963621946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In algorithmic toxicity detection pipelines, it is important to identify which demographic group(s) are the subject of a post, a task commonly known as \textit{target (group) detection}. While accurate detection is clearly important, we further advocate a fairness objective: to provide equal protection to all groups who may be targeted. To this end, we adopt \textit{Accuracy Parity} (AP) -- balanced detection accuracy across groups -- as our fairness objective. However, in order to align model training with our AP fairness objective, we require an equivalent loss function. Moreover, for gradient-based models such as neural networks, this loss function needs to be differentiable. Because no such loss function exists today for AP, we propose \emph{Group Accuracy Parity} (GAP): the first differentiable loss function having a one-on-one mapping to AP. We empirically show that GAP addresses disparate impact on groups for target detection. Furthermore, because a single post often targets multiple groups in practice, we also provide a mathematical extension of GAP to larger multi-group settings, something typically requiring heuristics in prior work. Our findings show that by optimizing AP, GAP better mitigates bias in comparison with other commonly employed loss functions.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによる毒性検出パイプラインでは、どのグループ(s)がポストの対象であるかを特定することが重要である。 正確な検出は明らかに重要であるが、フェアネスの目的は、標的となるすべてのグループに平等な保護を提供することである。 この目的のために、フェアネスの目的として、 \textit{Accuracy Parity} (AP) -- グループ間でのバランスの取れた検出精度 -- を採用しています。 しかし、モデルトレーニングをAP公正度目標と整合させるためには、等価な損失関数が必要である。 さらに、ニューラルネットワークのような勾配に基づくモデルでは、この損失関数は微分可能である必要がある。 このような損失関数は現在存在しないので、AP に 1 対 1 の写像を持つ最初の微分可微分損失関数である \emph{Group Accuracy Parity} (GAP) を提案する。 我々は,GAPが目標検出のためのグループに異なる影響を及ぼすことを実証的に示す。 さらに、1つのポストが実際に複数のグループをターゲットにしている場合が多いので、GAPの数学的拡張をより大規模なマルチグループ設定に提供します。 以上の結果から,APを最適化することにより,GAPは他の一般的に用いられている損失関数と比較してバイアスを軽減できることが示唆された。

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