論文の概要: Enhancing Model Fairness and Accuracy with Similarity Networks: A Methodological Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05648v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 15:43:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:03.096541
• Title: Enhancing Model Fairness and Accuracy with Similarity Networks: A Methodological Approach
• Title（参考訳）: 類似性ネットワークによるモデルフェアネスと精度の向上:方法論的アプローチ
• Authors: Samira Maghool, Paolo Ceravolo,
• Abstract要約: インスタンスを類似機能空間にマッピングするために、さまざまなテクニックを使用します。 本手法は, モデルフェアネスとデータセット分類複雑性の関係について, ペアワイズ類似性の分解能を調整できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20718016474717196
• License:
• Abstract: In this paper, we propose an innovative approach to thoroughly explore dataset features that introduce bias in downstream machine-learning tasks. Depending on the data format, we use different techniques to map instances into a similarity feature space. Our method's ability to adjust the resolution of pairwise similarity provides clear insights into the relationship between the dataset classification complexity and model fairness. Experimental results confirm the promising applicability of the similarity network in promoting fair models. Moreover, leveraging our methodology not only seems promising in providing a fair downstream task such as classification, it also performs well in imputation and augmentation of the dataset satisfying the fairness criteria such as demographic parity and imbalanced classes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、下流機械学習タスクにバイアスをもたらすデータセットの特徴を徹底的に探求する革新的なアプローチを提案する。 データフォーマットによって、インスタンスを類似機能空間にマッピングするために、さまざまなテクニックを使用します。 本手法は, モデルフェアネスとデータセット分類複雑性の関係について, ペアワイズ類似性の分解能を調整できる。 実験結果から, 類似性ネットワークがフェアモデルの促進に有効であることが確認された。 さらに,本手法は,分類などの公平な下流課題を提供する上で有望であるだけでなく,人口統計学の公平性や不均衡クラスといった公平性基準を満たすデータセットの計算・拡張にも有効であると考えられる。

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