論文の概要: Wasserstein Distributionally Robust Optimization Through the Lens of Structural Causal Models and Individual Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26275v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 13:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.156937
• Title: Wasserstein Distributionally Robust Optimization Through the Lens of Structural Causal Models and Individual Fairness
• Title（参考訳）: 構造因果モデルと個人フェアネスのレンズによるワッサーシュタイン分布ロバスト最適化
• Authors: Ahmad-Reza Ehyaei, Golnoosh Farnadi, Samira Samadi,
• Abstract要約: 我々は因果関係と個々人の公平性の観点からDRO問題を開発する。 次に、DRO問題をよりトラクタブルで計算効率の良い形式に変換するための効率的なツールとして、DRO双対定式化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.387312729118364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Wasserstein Distributionally Robust Optimization (DRO) has garnered substantial interest for its efficacy in data-driven decision-making under distributional uncertainty. However, limited research has explored the application of DRO to address individual fairness concerns, particularly when considering causal structures and sensitive attributes in learning problems. To address this gap, we first formulate the DRO problem from causality and individual fairness perspectives. We then present the DRO dual formulation as an efficient tool to convert the DRO problem into a more tractable and computationally efficient form. Next, we characterize the closed form of the approximate worst-case loss quantity as a regularizer, eliminating the max-step in the min-max DRO problem. We further estimate the regularizer in more general cases and explore the relationship between DRO and classical robust optimization. Finally, by removing the assumption of a known structural causal model, we provide finite sample error bounds when designing DRO with empirical distributions and estimated causal structures to ensure efficiency and robust learning.
• Abstract（参考訳）: 近年,分散ロバスト最適化 (DRO) は,分散不確実性の下でのデータ駆動型意思決定における有効性に対して大きな関心を集めている。 しかし、DROの個人的公正性問題、特に学習問題における因果構造やセンシティブな属性を考慮する際には、限定的な研究によってDROの適用が検討されている。 このギャップに対処するために、まず、因果関係と個々人の公平性の観点からDRO問題を定式化する。 次に、DRO問題をよりトラクタブルで計算効率の良い形式に変換するための効率的なツールとして、DRO双対定式化を提案する。 次に、近似最悪の損失量の閉形式を正則化器として特徴付け、min-max DRO問題の最大ステップを排除した。 さらに、より一般的な場合における正規化器を推定し、DROと古典的ロバスト最適化の関係について検討する。 最後に、既知の構造因果モデルの仮定を除去することにより、DROを経験的分布で設計する際の有限サンプル誤差境界と、効率と堅牢な学習を保証するための推定因果構造を提供する。

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