論文の概要: Multi-Output Distributional Fairness via Post-Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00553v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 16:42:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.752263
• Title: Multi-Output Distributional Fairness via Post-Processing
• Title（参考訳）: ポストプロセシングによる多出力分布フェアネス
• Authors: Gang Li, Qihang Lin, Ayush Ghosh, Tianbao Yang,
• Abstract要約: 本稿では,タスクに依存しない公平度尺度である分散パリティを高めるために,マルチ出力モデルに対する後処理手法を提案する。 分布パリティを達成するための既存の方法は、モデルの出力の(逆)累積密度関数に依存する。 正確なバリセンタの計算の複雑さを低減するために近似手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.94071156898198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The post-processing approaches are becoming prominent techniques to enhance machine learning models' fairness because of their intuitiveness, low computational cost, and excellent scalability. However, most existing post-processing methods are designed for task-specific fairness measures and are limited to single-output models. In this paper, we introduce a post-processing method for multi-output models, such as the ones used for multi-task/multi-class classification and representation learning, to enhance a model's distributional parity, a task-agnostic fairness measure. Existing methods for achieving distributional parity rely on the (inverse) cumulative density function of a model's output, restricting their applicability to single-output models. Extending previous works, we propose to employ optimal transport mappings to move a model's outputs across different groups towards their empirical Wasserstein barycenter. An approximation technique is applied to reduce the complexity of computing the exact barycenter and a kernel regression method is proposed to extend this process to out-of-sample data. Our empirical studies evaluate the proposed approach against various baselines on multi-task/multi-class classification and representation learning tasks, demonstrating the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 後処理のアプローチは、直感性、計算コストの低減、スケーラビリティの優れたため、機械学習モデルの公正性を高めるための顕著なテクニックになりつつある。 しかし、既存のほとんどの後処理方法はタスク固有の公正度測定のために設計されており、単一出力モデルに限定されている。 本稿では,マルチタスク/マルチクラス分類や表現学習に使用されるようなマルチアウトプットモデルのポストプロセッシング手法を提案する。 分布パリティを達成するための既存の方法は、モデルの出力の(逆)累積密度関数に依存しており、それらが単一出力モデルに適用可能であることを制限している。 先行研究を拡張して,モデルの出力を実験的なワッサーシュタインバリセンタへ移動させるため,最適な輸送マッピングを提案する。 正確なバリセンタの計算の複雑さを軽減するために近似手法を適用し、この処理をサンプル外データに拡張するカーネル回帰法を提案する。 提案手法の有効性を実証し,マルチタスク/マルチクラス分類および表現学習タスクに基づく多様なベースラインに対する提案手法の評価を行った。

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