論文の概要: DCAST: Diverse Class-Aware Self-Training Mitigates Selection Bias for Fairer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20126v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 09:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 18:56:57.459996
• Title: DCAST: Diverse Class-Aware Self-Training Mitigates Selection Bias for Fairer Learning
• Title（参考訳）: DCAST: フェアラーラーニングのための選択バイアスを軽減する多種多様なクラス対応自己学習
• Authors: Yasin I. Tepeli, Joana P. Gonçalves,
• Abstract要約: 敏感な特徴に代表されないバイアスは 識別が困難で 診断されないのが普通です 未確認バイアスを緩和し、緩和方法を評価するための戦略は不可欠であるが、未調査のままである。 本稿では,クラス固有の偏見を意識したモデル非依存的緩和手法であるDiverse Class-Aware Self-Training (DCAST)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fairness in machine learning seeks to mitigate model bias against individuals based on sensitive features such as sex or age, often caused by an uneven representation of the population in the training data due to selection bias. Notably, bias unascribed to sensitive features is challenging to identify and typically goes undiagnosed, despite its prominence in complex high-dimensional data from fields like computer vision and molecular biomedicine. Strategies to mitigate unidentified bias and evaluate mitigation methods are crucially needed, yet remain underexplored. We introduce: (i) Diverse Class-Aware Self-Training (DCAST), model-agnostic mitigation aware of class-specific bias, which promotes sample diversity to counter confirmation bias of conventional self-training while leveraging unlabeled samples for an improved representation of the underlying population; (ii) hierarchy bias, multivariate and class-aware bias induction without prior knowledge. Models learned with DCAST showed improved robustness to hierarchy and other biases across eleven datasets, against conventional self-training and six prominent domain adaptation techniques. Advantage was largest for higher-dimensional datasets, suggesting DCAST as a promising strategy to achieve fairer learning beyond identifiable bias.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の公正さは、性別や年齢などのセンシティブな特徴に基づいて個人に対するモデルバイアスを緩和し、しばしば選択バイアスによるトレーニングデータにおける人口の不均一な表現によって引き起こされる。 特に、コンピュータービジョンや分子バイオメディシンといった複雑な高次元データに代表されるにもかかわらず、繊細な特徴に代表される偏見を識別することは困難で、一般的には診断されない。 未確認バイアスを緩和し、緩和方法を評価するための戦略は不可欠であるが、未調査のままである。 紹介する。 一 異種クラス意識自己訓練(DCAST)、類別バイアスを意識したモデル非依存緩和であって、未ラベルの標本を活用して、従来型の自己訓練の確証バイアスに対処するために、サンプルの多様性を促進するものである。 (II) 事前知識のない階層バイアス, 多変量, クラス認識バイアス誘導。 DCASTで学んだモデルでは、従来の自己学習と6つの顕著なドメイン適応技術に対して、階層化やその他の11データセットに対するバイアスが改善された。 アドバンテージは高次元データセットにおいて最大であり、DCASTは識別可能なバイアスを越えてより公平な学習を実現するための有望な戦略であると示唆している。

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