論文の概要: Alpha and Prejudice: Improving $α$-sized Worst-case Fairness via Intrinsic Reweighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03068v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 13:04:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:16.891162
• Title: Alpha and Prejudice: Improving $α$-sized Worst-case Fairness via Intrinsic Reweighting
• Title（参考訳）: アルファと偏見:本質的再重み付けによる$α$の最悪のフェアネスの改善
• Authors: Jing Li, Yinghua Yao, Yuangang Pan, Xuanqian Wang, Ivor W. Tsang, Xiuju Fu,
• Abstract要約: 既成人口集団との最悪のフェアネスは、最悪の集団のモデルユーティリティを最大化することで、同等性を達成する。 近年の進歩は、最小分割比の低い境界を導入することで、この学習問題を再構築している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.954141077528334
• License:
• Abstract: Worst-case fairness with off-the-shelf demographics achieves group parity by maximizing the model utility of the worst-off group. Nevertheless, demographic information is often unavailable in practical scenarios, which impedes the use of such a direct max-min formulation. Recent advances have reframed this learning problem by introducing the lower bound of minimal partition ratio, denoted as $\alpha$, as side information, referred to as ``$\alpha$-sized worst-case fairness'' in this paper. We first justify the practical significance of this setting by presenting noteworthy evidence from the data privacy perspective, which has been overlooked by existing research. Without imposing specific requirements on loss functions, we propose reweighting the training samples based on their intrinsic importance to fairness. Given the global nature of the worst-case formulation, we further develop a stochastic learning scheme to simplify the training process without compromising model performance. Additionally, we address the issue of outliers and provide a robust variant to handle potential outliers during model training. Our theoretical analysis and experimental observations reveal the connections between the proposed approaches and existing ``fairness-through-reweighting'' studies, with extensive experimental results on fairness benchmarks demonstrating the superiority of our methods.
• Abstract（参考訳）: 既成人口層による最悪のフェアネスは、最悪の集団のモデルユーティリティを最大化することで、グループ平等を達成する。 それでも、人口統計情報は、そのような直接的な最大値の定式化の使用を妨げる実践的なシナリオでは利用できないことが多い。 近年の研究では, 最小分割比の低い値である$\alpha$, サイド情報として ‘`$\alpha$- size worst-case fairness' を導入して, この学習問題を再検討している。 まず、データプライバシーの観点から注目すべき証拠を提示することで、この設定の実用的重要性を正当化する。 損失関数の特定の要件を課すことなく、本質的な重要性と公正性に基づくトレーニングサンプルの再重み付けを提案する。 最悪の場合の定式化のグローバルな性質を考慮し,モデル性能を損なうことなく,学習過程を簡素化する確率論的学習手法をさらに発展させる。 さらに、モデルトレーニング中に、アウトレーヤの問題に対処し、潜在的なアウトレーラを扱うための堅牢なバリエーションを提供する。 提案手法と既存の「fairness-through-reweighting」研究との関係を理論的解析および実験により明らかにした。

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