論文の概要: FairContrast: Enhancing Fairness through Contrastive learning and Customized Augmenting Methods on Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02017v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 13:43:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.148719
• Title: FairContrast: Enhancing Fairness through Contrastive learning and Customized Augmenting Methods on Tabular Data
• Title（参考訳）: FairContrast: 言語データに対するコントラスト学習とカスタマイズ強化手法によるフェアネス向上
• Authors: Aida Tayebi, Ali Khodabandeh Yalabadi, Mehdi Yazdani-Jahromi, Ozlem Ozmen Garibay,
• Abstract要約: AIシステムが日々の生活に浸透するにつれて、公平で偏見のないモデルの開発がより重要になる。 バイアスに対処し、データセットの公正表現を学習するように設計された、対照的な学習フレームワークを導入する。 提案手法は, 精度の最小限のトレードオフによるバイアス軽減と, 下流タスクにおける学習された公正表現の活用に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.51657752676152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI systems become more embedded in everyday life, the development of fair and unbiased models becomes more critical. Considering the social impact of AI systems is not merely a technical challenge but a moral imperative. As evidenced in numerous research studies, learning fair and robust representations has proven to be a powerful approach to effectively debiasing algorithms and improving fairness while maintaining essential information for prediction tasks. Representation learning frameworks, particularly those that utilize self-supervised and contrastive learning, have demonstrated superior robustness and generalizability across various domains. Despite the growing interest in applying these approaches to tabular data, the issue of fairness in these learned representations remains underexplored. In this study, we introduce a contrastive learning framework specifically designed to address bias and learn fair representations in tabular datasets. By strategically selecting positive pair samples and employing supervised and self-supervised contrastive learning, we significantly reduce bias compared to existing state-of-the-art contrastive learning models for tabular data. Our results demonstrate the efficacy of our approach in mitigating bias with minimum trade-off in accuracy and leveraging the learned fair representations in various downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: AIシステムが日々の生活に浸透するにつれて、公平で偏見のないモデルの開発がより重要になる。 AIシステムの社会的影響を考えることは、単なる技術的な挑戦ではなく、道徳的な衝動である。 多くの研究で証明されているように、公正かつ堅牢な表現の学習は、予測タスクに不可欠な情報を維持しながら、アルゴリズムを効果的に嫌悪し、公平性を改善するための強力なアプローチであることが証明されている。 表現学習フレームワーク、特に自己指導的かつ対照的な学習を利用するものは、様々な領域において優れた堅牢性と一般化性を示している。 これらのアプローチを表型データに適用することへの関心が高まっているにもかかわらず、これらの学習された表現の公平性の問題はまだ未解決のままである。 本研究では、偏見に対処し、表形式のデータセットで公正な表現を学習するために特別に設計された対照的な学習フレームワークを提案する。 正のペアサンプルを戦略的に選択し,教師付きおよび自己監督型コントラスト学習を採用することにより,既存のグラフデータに対する最先端のコントラスト学習モデルと比較して,バイアスを著しく低減する。 提案手法は, 精度の最小限のトレードオフによるバイアス軽減と, 下流タスクにおける学習された公正表現の活用に有効であることを示す。

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