論文の概要: Mitigating Group-Level Fairness Disparities in Federated Visual Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01851v1
• Date: Sat, 03 May 2025 16:09:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.295735
• Title: Mitigating Group-Level Fairness Disparities in Federated Visual Language Models
• Title（参考訳）: フェデレーション型視覚言語モデルにおけるグループレベルフェアネスの相違
• Authors: Chaomeng Chen, Zitong Yu, Junhao Dong, Sen Su, Linlin Shen, Shutao Xia, Xiaochun Cao,
• Abstract要約: 本稿では、FLと公正なプロンプトチューニング技術を組み合わせた新しいフレームワークであるFVL-FPを紹介する。 モデル性能を維持しながら、人口統計バイアスを軽減することに注力する。 本手法は,標準FL法に比べて平均45%の人口格差を減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.16940773660104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual language models (VLMs) have shown remarkable capabilities in multimodal tasks but face challenges in maintaining fairness across demographic groups, particularly when deployed in federated learning (FL) environments. This paper addresses the critical issue of group fairness in federated VLMs by introducing FVL-FP, a novel framework that combines FL with fair prompt tuning techniques. We focus on mitigating demographic biases while preserving model performance through three innovative components: (1) Cross-Layer Demographic Fair Prompting (CDFP), which adjusts potentially biased embeddings through counterfactual regularization; (2) Demographic Subspace Orthogonal Projection (DSOP), which removes demographic bias in image representations by mapping fair prompt text to group subspaces; and (3) Fair-aware Prompt Fusion (FPF), which dynamically balances client contributions based on both performance and fairness metrics. Extensive evaluations across four benchmark datasets demonstrate that our approach reduces demographic disparity by an average of 45\% compared to standard FL approaches, while maintaining task performance within 6\% of state-of-the-art results. FVL-FP effectively addresses the challenges of non-IID data distributions in federated settings and introduces minimal computational overhead while providing significant fairness benefits. Our work presents a parameter-efficient solution to the critical challenge of ensuring equitable performance across demographic groups in privacy-preserving multimodal systems.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)はマルチモーダルタスクにおいて顕著な能力を示してきたが、特に連邦学習(FL)環境において、人口集団間の公平性を維持する上での課題に直面している。 本稿では、FLとフェアプロンプトチューニング技術を組み合わせた新しいフレームワークであるFVL-FPを導入することにより、連合VLMにおけるグループフェアネスの重大な問題に対処する。 本研究では,(1)非現実的正規化による潜在的なバイアスのある埋め込みを調整したCDFP(Cross-Layer Demographic Fair Prompting),(2)非現実的正規化による画像表現の階層的バイアスを取り除くDSOP(Demographic Subspace Orthogonal Projection),(3)不公平なテキストをグループサブスペースにマッピングするFair-aware Prompt Fusion(FPF),の3つの革新的コンポーネントによるモデルパフォーマンスの緩和に着目する。 4つのベンチマークデータセットを総合的に比較した結果,従来のFL手法に比べて平均45倍の差がみられ,タスク性能は6倍に抑えられた。 FVL-FPは、フェデレートされた設定における非IIDデータ分散の課題に効果的に対処し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えつつ、かなりの公正性をもたらす。 本研究は,プライバシ保護型マルチモーダルシステムにおいて,人口集団間での公平なパフォーマンス確保という重要な課題に対して,パラメータ効率のよい解決法を提案する。

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