論文の概要: Learning-Augmented Robust Algorithmic Recourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01580v2
• Date: Mon, 06 Oct 2025 17:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.326761
• Title: Learning-Augmented Robust Algorithmic Recourse
• Title（参考訳）: 学習強化ロバストアルゴリズムの講義
• Authors: Kshitij Kayastha, Vasilis Gkatzelis, Shahin Jabbari,
• Abstract要約: アルゴリズムの講義は、個人に機械学習システムから望ましくない結果を与える。 機械学習モデルは更新されることが多いので、リコースは望ましい結果にはならないかもしれない。 本稿では,新しいアルゴリズムを提案し,ロバスト性-一貫性トレードオフについて検討し,予測精度が性能に与える影響を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.965711334670016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Algorithmic recourse provides individuals who receive undesirable outcomes from machine learning systems with minimum-cost improvements to achieve a desirable outcome. However, machine learning models often get updated, so the recourse may not lead to the desired outcome. The robust recourse framework chooses recourses that are less sensitive to adversarial model changes, but this comes at a higher cost. To address this, we initiate the study of learning-augmented algorithmic recourse and evaluate the extent to which a designer equipped with a prediction of the future model can reduce the cost of recourse when the prediction is accurate (consistency) while also limiting the cost even when the prediction is inaccurate (robustness). We propose a novel algorithm, study the robustness-consistency trade-off, and analyze how prediction accuracy affects performance.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムによるリコースは、機械学習システムから望ましくない結果を得る個人に、望ましい結果を達成するための最小限のコスト改善を提供する。 しかし、機械学習モデルは更新されることが多いため、リコースは望ましい結果にはならないかもしれない。 堅牢なリコースフレームワークは、敵のモデル変更に敏感でないリコースを選択するが、これはよりコストがかかる。 そこで本研究では,予測が正確である場合(一貫性)と,予測が不正確である場合(ロバスト性)のコストを抑えながら,将来モデルの予測を備えたデザイナがリコースのコストを低減できる範囲を評価する。 本稿では,新しいアルゴリズムを提案し,ロバスト性-一貫性トレードオフについて検討し,予測精度が性能に与える影響を分析する。

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