論文の概要: Data-Algorithm-Architecture Co-Optimization for Fair Neural Networks on Skin Lesion Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13896v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 20:49:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 19:32:58.905111
- Title: Data-Algorithm-Architecture Co-Optimization for Fair Neural Networks on Skin Lesion Dataset
- Title（参考訳）: 皮膚病変データセットに基づく公正ニューラルネットワークのためのデータ-アルゴリズム-アーキテクチャ共最適化
- Authors: Yi Sheng, Junhuan Yang, Jinyang Li, James Alaina, Xiaowei Xu, Yiyu Shi, Jingtong Hu, Weiwen Jiang, Lei Yang,
- Abstract要約: 本稿では,皮膚病変のデータセット解析において,良好な結果を得るために設計された新しいフレームワークであるBiaslessNASを紹介する。
実験の結果, BiaslessNASは従来のNAS法に比べて2.55%の精度向上と65.50%の公平性向上を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.525907439844241
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Artificial Intelligence (AI) increasingly integrates into our daily lives, fairness has emerged as a critical concern, particularly in medical AI, where datasets often reflect inherent biases due to social factors like the underrepresentation of marginalized communities and socioeconomic barriers to data collection. Traditional approaches to mitigating these biases have focused on data augmentation and the development of fairness-aware training algorithms. However, this paper argues that the architecture of neural networks, a core component of Machine Learning (ML), plays a crucial role in ensuring fairness. We demonstrate that addressing fairness effectively requires a holistic approach that simultaneously considers data, algorithms, and architecture. Utilizing Automated ML (AutoML) technology, specifically Neural Architecture Search (NAS), we introduce a novel framework, BiaslessNAS, designed to achieve fair outcomes in analyzing skin lesion datasets. BiaslessNAS incorporates fairness considerations at every stage of the NAS process, leading to the identification of neural networks that are not only more accurate but also significantly fairer. Our experiments show that BiaslessNAS achieves a 2.55% increase in accuracy and a 65.50% improvement in fairness compared to traditional NAS methods, underscoring the importance of integrating fairness into neural network architecture for better outcomes in medical AI applications.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、フェアネスは特に医療AIにおいて重要な関心事として現れてきた。
これらのバイアスを緩和する従来のアプローチは、データ拡張と公正な学習アルゴリズムの開発に重点を置いてきた。
しかし,機械学習(ML)のコアコンポーネントであるニューラルネットワークのアーキテクチャは,公平性を確保する上で重要な役割を担っている。
公平に対処するためには,データ,アルゴリズム,アーキテクチャを同時に考慮する全体論的アプローチが効果的に必要であることを示す。
自動ML(Automated ML)技術,特にニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を活用して,皮膚病変データセットの解析において公正な結果を得るために設計された,新しいフレームワークであるBiaslessNASを導入する。
BiaslessNASはNASプロセスのすべての段階で公平性を考慮し、より正確であるだけでなく、より公平であるニューラルネットワークを識別する。
我々の実験は、BiaslessNASが従来のNAS手法と比較して2.55%の精度向上と65.50%の公正性向上を実現し、医療AIアプリケーションにおいてより良い結果を得るために、ニューラルネットワークアーキテクチャに公正性を統合することの重要性を強調している。
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