論文の概要: Approximating Discrimination Within Models When Faced With Several Non-Binary Sensitive Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06099v2
• Date: Sun, 18 May 2025 20:33:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.207088
• Title: Approximating Discrimination Within Models When Faced With Several Non-Binary Sensitive Attributes
• Title（参考訳）: 数個の非バイナリ感性属性に直面したモデルにおける識別の近似
• Authors: Yijun Bian, Yujie Luo, Ping Xu,
• Abstract要約: 多様体から見た集合間の距離に基づくフェアネス測度を提案し、「マニフォールドによる調和フェアネス測度」(HFM)と命名する。 HFMを直接計算することは、そのサブプロデューサ(集合の距離の計算)を加速するためにコストがかかる可能性があるので、近似アルゴリズムを2つ提案する。 提案した公正度測定法は有効であり,近似アルゴリズム(近似Dist,拡張Dist)は効率的かつ効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.731404257629232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrimination mitigation within machine learning (ML) models could be complicated because multiple factors may be interwoven hierarchically and historically. Yet few existing fairness measures can capture the discrimination level within ML models in the face of multiple sensitive attributes (SAs). To bridge this gap, we propose a fairness measure based on distances between sets from a manifold perspective, named as 'Harmonic Fairness measure via Manifolds (HFM)' with two optional versions, which can deal with a fine-grained discrimination evaluation for several SAs of multiple values. Because directly computing HFM may be costly, to accelerate its subprocedure -- the computation of distances of sets, we further propose two approximation algorithms named 'Approximation of distance between sets for one sensitive attribute with multiple values (ApproxDist)' and 'Approximation of extended distance between sets for several sensitive attributes with multiple values (ExtendDist)' to respectively resolve bias evaluation of one single SA with multiple values and that of several SAs with multiple values. Moreover, we provide an algorithmic effectiveness analysis for ApproxDist under certain assumptions to explain how well it could work. The empirical results demonstrate that our proposed fairness measure HFM is valid and approximation algorithms (i.e. ApproxDist and ExtendDist) are effective and efficient.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルにおける差別緩和は、階層的かつ歴史的に複数の要因が織り込まれるため、複雑になる可能性がある。 しかし、複数の機密属性(SA)に直面して、MLモデル内の差別レベルをキャプチャできる既存の公正度尺度はほとんどない。 このギャップを埋めるために、多様体の観点からの集合間の距離に基づくフェアネス測度を提案し、複数の値のSAに対してきめ細かな識別評価を行うことができる2つのオプション版を持つ「マニフォールドによる調和フェアネス測度 (HFM) 」と命名する。 HFMを直接計算することはコストがかかるため、集合の距離の計算を高速化するため、「複数の値を持つ1つの感度属性に対する集合間距離の近似」(ApproxDist)と、「複数の値を持つ複数の感度属性に対する集合間距離の近似」(ExtendDist)という2つの近似アルゴリズムを提案し、複数の値を持つ1つのSAと複数の値を持つ複数のSAのバイアス評価をそれぞれ解決する。 さらに,ApproxDistのアルゴリズムによる有効性解析を行い,その有効性を説明する。 実験の結果,提案した公正度尺度HFMは有効であり,近似アルゴリズム(近似Dist,拡張Dist)は有効かつ効率的であることが示された。

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