論文の概要: Mitigating Algorithmic Bias in Multiclass CNN Classifications Using Causal Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07885v1
- Date: Tue, 14 Jan 2025 06:51:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:26:27.505784
- Title: Mitigating Algorithmic Bias in Multiclass CNN Classifications Using Causal Modeling
- Title（参考訳）: 因果モデルを用いたマルチクラスCNN分類におけるアルゴリズムバイアスの緩和
- Authors: Min Sik Byun, Wendy Wan Yee Hui, Wai Kwong Lau,
- Abstract要約: 本研究では,分類問題におけるアルゴリズムバイアスの検出と緩和のために因果モデリングを適用した手法について述べる。
データセットはFairFaceデータセットから派生したもので、DeepFace事前トレーニングモデルによって生成された感情的なラベルが補足されている。
その結果、偏見のある分類は、すべてのクラスで男女の公平性を向上させ、無視できる影響、あるいは全体的な正確性においてわずかに改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This study describes a procedure for applying causal modeling to detect and mitigate algorithmic bias in a multiclass classification problem. The dataset was derived from the FairFace dataset, supplemented with emotional labels generated by the DeepFace pre-trained model. A custom Convolutional Neural Network (CNN) was developed, consisting of four convolutional blocks, followed by fully connected layers and dropout layers to mitigate overfitting. Gender bias was identified in the CNN model's classifications: Females were more likely to be classified as "happy" or "sad," while males were more likely to be classified as "neutral." To address this, the one-vs-all (OvA) technique was applied. A causal model was constructed for each emotion class to adjust the CNN model's predicted class probabilities. The adjusted probabilities for the various classes were then aggregated by selecting the class with the highest probability. The resulting debiased classifications demonstrated enhanced gender fairness across all classes, with negligible impact--or even a slight improvement--on overall accuracy. This study highlights that algorithmic fairness and accuracy are not necessarily trade-offs. All data and code for this study are publicly available for download.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,多クラス分類問題におけるアルゴリズムバイアスの検出と緩和のために因果モデリングを適用した手法について述べる。
データセットはFairFaceデータセットから派生したもので、DeepFace事前トレーニングモデルによって生成された感情的なラベルが補足されている。
4つの畳み込みブロックからなる独自の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が開発され、続いて完全に接続された層とドロップアウト層によってオーバーフィッティングを緩和した。
性別バイアスはCNNモデルの分類で特定され、女性は「幸せ」または「サド」に分類される傾向があり、男性は「中立」に分類される傾向があった。
これを解決するために1-vs-all (OvA) 技術を適用した。
CNNモデルの予測クラス確率を調整するために,感情クラス毎に因果モデルを構築した。
様々なクラスに対する調整された確率は、最も高い確率でクラスを選択することで集計される。
その結果、偏見のある分類は、すべてのクラスで男女の公平性を向上させ、無視できる影響、あるいは全体的な正確性においてわずかに改善した。
この研究はアルゴリズムの公正性と正確性が必ずしもトレードオフであるとは限らないことを強調している。
この研究のすべてのデータとコードは、ダウンロード可能である。
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