機械学習システムにおける公正な分類
機械学習の公平性を考えて、すべてのグループに対して平等な扱いを確保すること。
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機械学習（ML）システムが法、金融、雇用などさまざまな分野で増えてきてる中で、これらのシステムが公正な決定を下すことが重要になってきてる。これらのシステムが学習データに基づいて偏った判断をすると問題が生じる。たとえば、刑事司法のリスク評価ツールは、不公平な結果を生むことがあり、特定の人種グループに対して厳しい判決をもたらすことがある。だから、どのグループも偏らずに公平に扱う分類方法の開発が求められてる。
公平な分類とは？
公平な分類ってのは、すべての人々のグループを平等に扱うために使用されるMLモデルの構築方法だ。主に2つのタイプの公平性がある：
グループ公平性：異なるグループ（例えば、男性と女性、異なる人種など）が特定の結果に割り当てられるチャンスが平等であるべきってこと。たとえば、仕事に応募したとき、似たような資格があれば、性別や人種に関係なく、同じ雇用のチャンスを得るべき。
個人公平性：似たような個人は同じように扱われるべきってこと。同じ資格を持つ2人の応募者がいれば、同じ結果を得るべき。
この記事では、グループ公平性に焦点を当てて、特に一般的な公平性制約である人口平等（DP）と均等な確率（EO）について話すよ。
既存の公平性方法の課題
既存の公平性方法は3つのタイプに分類できる：
前処理方法：これらの方法は、モデルの学習前に学習データから偏りを取り除こうとする。
処理中方法：これらの方法は、通常は不公平な偏りにペナルティを追加する正則化技術を通じて、訓練プロセスに公平性条件を直接追加する。
後処理方法：これらの方法は、モデルが訓練された後に調整して、公平な結果を得ようとする。
これらのアプローチにもかかわらず、既存の方法は公平性を強制する過程で高い精度を保つことが難しいという課題に直面している。
公平な分類への新しいアプローチ
これらの課題を解決するために、最小-最大F-ダイバージェンス正則化という手法を使った新しいフレームワークを紹介する。この方法は、公平な分類器を作りながら、その精度を高く保つことを目指してる。
フレームワークの仕組み
私たちのアプローチは、2つの主要な要素に基づいてる：
分類器ネットワーク：結果について予測を行うメインモデル。
バイアス推定器ネットワーク：分類器が行う予測にどれだけの偏りがあるかを推定する部分。
公正性は、F-ダイバージェンスという数学的概念を使って測定される。これにより、モデルが異なるグループをどのように扱っているかを理解できる。
F-ダイバージェンスの特性
F-ダイバージェンスには便利な特性がある：
凸性：関数の形が単一の最小点を持っているため、訓練中に最適な解を見つけやすい。
微分可能性：入力の小さな変化が出力に予測可能な変化をもたらすため、訓練中にスムーズな調整が可能。
F-ダイバージェンスを使うことで、異なるデータセットに適応しやすく、さまざまな敏感な属性での公平性を維持できるモデルを作れる。
公平性と精度のトレードオフ
公平な分類器を作る上での課題の一つは、公平性と精度のトレードオフだ。しばしば、公平性を確保すると精度が下がることがある。このトレードオフを測定するために、新しい指標「公平性-精度受信者操作特性（FA-ROC）」を提案した。
FA-ROCとは？
FA-ROCは、公平性と精度の両方において異なる分類器がどのように機能するかを視覚化するツールだ。公平性制約の変更が分類器の予測パフォーマンスにどのように影響するかを見ることができる。私たちは、低バイアス版のFA-ROCも開発して、初めから低バイアスの分類器に焦点を当ててる。
実験の設定
新しいフレームワークをテストするために、いくつかの実世界のデータセットを使って実験を行った：
COMPASデータセット：刑事司法における再犯リスクを予測するために使われるデータ。
成人国勢調査データセット：個人が特定の閾値を超える収入を得ているか予測するためのデータ。
法科大学院入学データセット：法科大学院応募者と彼らのバー試験合格の可能性に関する情報。
CelebAデータセット：魅力度に基づいて画像を分類するために使用される顔認識データセット。
これらのデータセットを使って、私たちのフレームワークが既存の方法と比べてどのくらいうまく機能するかを評価することを目指した。
実験結果
結果の概要
私たちの実験では、提案したF-ダイバージェンスベースのフレームワークが、既存の方法に比べて公平性と精度のトレードオフがより良好であることがわかった。具体的には、すべてのデータセットで他の正則化方法、前処理、後処理技術を一貫して上回ってた。
公平性-精度指標
各データセットについて、FA-ROC曲線の下の面積を計算してパフォーマンスを測定した。私たちのフレームワークは低バイアス領域で大幅な改善を示し、バイアスのある分類器がペナルティを受けていないときでも、公平性と精度を維持できてた。
グループごとのパフォーマンス
異なる人種や性別のグループ間で私たちの分類器のパフォーマンスを評価したところ、公平性制約を強制したときでも、全体のパフォーマンス指標にはわずかな減少しか見られなかった。これは、私たちのモデルがあまり精度を犠牲にせずに公平な結果を提供できることを示してる。
討論
結果は、高い精度を維持しながら公平なMLモデルを確立する重要性を強調してる。私たちの提案するフレームワークは、さまざまなデータセットや問題領域に適用できる柔軟なソリューションを提供する。
F-ダイバージェンス正則化の利点
高い柔軟性：私たちのアプローチは高次元データセットに簡単に適応できる。これは従来の方法がよく直面する課題だ。
強い公平性の保証：F-ダイバージェンスを使用することで、分類器の結果と敏感な属性の間の依存関係を既存の相関ベースの方法よりも効果的に捉えられる。
勾配ベースの最適化との互換性：これにより、現代の最適化技術を使って効率的にモデルを訓練できる。
結論
機械学習システムがますます普及する中で、それらが公平に機能することを確保するのは重要だ。私たちの提案する最小-最大F-ダイバージェンス正則化フレームワークは、分類器の公平性と精度のトレードオフに取り組む有望な方法を提供する。私たちの実験結果は、私たちのアプローチの効果を確認しており、さまざまな分野でのより公平な意思決定システムへの道を開いている。
これらの方法をさらに洗練させ、適応させ続けることで、ただ優れたパフォーマンスを示すだけでなく、すべての個人を公平に扱うMLモデルを作り出せる。最終的には、より公正な社会につながるだろう。
タイトル: Learning Fair Classifiers via Min-Max F-divergence Regularization
概要: As machine learning (ML) based systems are adopted in domains such as law enforcement, criminal justice, finance, hiring and admissions, ensuring the fairness of ML aided decision-making is becoming increasingly important. In this paper, we focus on the problem of fair classification, and introduce a novel min-max F-divergence regularization framework for learning fair classification models while preserving high accuracy. Our framework consists of two trainable networks, namely, a classifier network and a bias/fairness estimator network, where the fairness is measured using the statistical notion of F-divergence. We show that F-divergence measures possess convexity and differentiability properties, and their variational representation make them widely applicable in practical gradient based training methods. The proposed framework can be readily adapted to multiple sensitive attributes and for high dimensional datasets. We study the F-divergence based training paradigm for two types of group fairness constraints, namely, demographic parity and equalized odds. We present a comprehensive set of experiments for several real-world data sets arising in multiple domains (including COMPAS, Law Admissions, Adult Income, and CelebA datasets). To quantify the fairness-accuracy tradeoff, we introduce the notion of fairness-accuracy receiver operating characteristic (FA-ROC) and a corresponding \textit{low-bias} FA-ROC, which we argue is an appropriate measure to evaluate different classifiers. In comparison to several existing approaches for learning fair classifiers (including pre-processing, post-processing and other regularization methods), we show that the proposed F-divergence based framework achieves state-of-the-art performance with respect to the trade-off between accuracy and fairness.
著者: Meiyu Zhong, Ravi Tandon
最終更新: 2023-06-28 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.16552
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.16552
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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