論文の概要: Enhancing Fairness through Reweighting: A Path to Attain the Sufficiency Rule

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14126v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 09:19:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 14:33:14.523007
• Title: Enhancing Fairness through Reweighting: A Path to Attain the Sufficiency Rule
• Title（参考訳）: 再重み付けによる公正性向上 - 十分ルールを実現するための道程
• Authors: Xuan Zhao, Klaus Broelemann, Salvatore Ruggieri, Gjergji Kasneci,
• Abstract要約: モデルトレーニングにおける経験的リスク最小化プロセスを強化するための革新的なアプローチを導入する。 このスキームは、最適予測器が多様なサブグループ間で整合性を維持することを保証することによって、公正性における十分性規則を維持することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.335423207588466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an innovative approach to enhancing the empirical risk minimization (ERM) process in model training through a refined reweighting scheme of the training data to enhance fairness. This scheme aims to uphold the sufficiency rule in fairness by ensuring that optimal predictors maintain consistency across diverse sub-groups. We employ a bilevel formulation to address this challenge, wherein we explore sample reweighting strategies. Unlike conventional methods that hinge on model size, our formulation bases generalization complexity on the space of sample weights. We discretize the weights to improve training speed. Empirical validation of our method showcases its effectiveness and robustness, revealing a consistent improvement in the balance between prediction performance and fairness metrics across various experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, モデルトレーニングにおける経験的リスク最小化(ERM)プロセスを, 公正性を高めるために, 訓練データの洗練された重み付け方式により向上させる, 革新的なアプローチを提案する。 このスキームは、最適予測器が多様なサブグループ間で整合性を維持することを保証することによって、公正性における十分性規則を維持することを目的としている。 この課題に対処するために、我々は二段階の定式化を採用し、サンプル再重み付け戦略について検討する。 モデルサイズをヒンジする従来の方法とは異なり、我々の定式化は標本重みの空間上の一般化複雑性をモデル化する。 トレーニング速度を改善するために重量を区別します。 提案手法の有効性とロバスト性を実証し,様々な実験における予測性能と公正度測定値のバランスの整合性の向上を示した。

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