論文の概要: Post-processing for Fair Regression via Explainable SVD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03093v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 00:10:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:11.377623
• Title: Post-processing for Fair Regression via Explainable SVD
• Title（参考訳）: 説明可能なSVDによる公正回帰の事後処理
• Authors: Zhiqun Zuo, Ding Zhu, Mohammad Mahdi Khalili,
• Abstract要約: 重み行列の線形変換を提案し、SVDから導出される特異値は、2つの群にまたがる出力分布の第1モーメントと第2モーメントの違いに対応する。 これらの制約の下で最適な重みを求める問題を解析的に解決する。 種々のデータセットに対する実験的な検証により,本手法はベースラインと同等あるいは優れたフェアネス・精度のトレードオフを達成できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.882042556551613
• License:
• Abstract: This paper presents a post-processing algorithm for training fair neural network regression models that satisfy statistical parity, utilizing an explainable singular value decomposition (SVD) of the weight matrix. We propose a linear transformation of the weight matrix, whereby the singular values derived from the SVD of the transformed matrix directly correspond to the differences in the first and second moments of the output distributions across two groups. Consequently, we can convert the fairness constraints into constraints on the singular values. We analytically solve the problem of finding the optimal weights under these constraints. Experimental validation on various datasets demonstrates that our method achieves a similar or superior fairness-accuracy trade-off compared to the baselines without using the sensitive attribute at the inference time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,重み行列の特異値分解(SVD)を用いて,統計的パリティを満たす公平なニューラルネットワーク回帰モデルを学習するための後処理アルゴリズムを提案する。 重み行列の線形変換を提案し、変換行列のSVDから導出される特異値は、2つの群にまたがる出力分布の第1モーメントと第2モーメントの差に直接対応する。 したがって、公正性制約を特異値上の制約に変換することができる。 これらの制約の下で最適な重みを求める問題を解析的に解決する。 各種データセットに対する実験的な検証により,提案手法は推定時の感度特性を使わずに,ベースラインと同等あるいは優れたフェアネス・精度のトレードオフを達成できることが示されている。

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