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公平性增強的鄰近樣本混合法:ProxiMix


核心概念
提出一種新的偏差緩解算法ProxiMix,通過考慮子群組中鄰近樣本的標籤關係來緩解線性混合法(mixup)中可能存在的標籤偏差問題,從而提高模型的公平性表現。
摘要

本文提出了一種名為ProxiMix的新偏差緩解算法,旨在解決當前mixup方法在標籤偏差問題上的局限性。

具體來說:

  1. 現有的mixup方法在生成新樣本時,如果原始數據集中存在標籤偏差,則生成的新樣本也可能繼承這種偏差。
  2. ProxiMix在進行mixup時,不僅考慮了樣本對之間的線性關係,還引入了鄰近樣本的標籤關係,以減少生成樣本標籤的偏差。
  3. 實驗結果表明,ProxiMix在具有高度標籤偏差的數據集上,能夠顯著提高模型的公平性表現,特別是在不同子群組之間的預測結果和代價解釋的公平性方面。
  4. 此外,實驗還探討了不同子群組採樣策略和平衡度參數對ProxiMix性能的影響。結果顯示,適當的採樣策略和平衡度設置對於提高公平性非常關鍵。

總的來說,ProxiMix為解決機器學習模型中的偏差問題提供了一種有效的預處理策略,具有較好的實用價值。

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統計資料
在成人收入數據集上,使用C2⊙C1'策略(增強高收入女性)時,決策樹和邏輯回歸模型的公平性指標DP%分別提高了63.8%和63.2%。 在法律學校數據集上,幾乎所有的mixup方法都能提高模型的預測性能,但只能略微改善公平性,因為原始模型的公平性已經很高(DP%超過90%)。 在信用違約數據集上,大多數ProxiMix組合都能提高模型的公平性,最佳平衡度d為0.7。
引述
"現有的mixup方法在生成新樣本時,如果原始數據集中存在標籤偏差,則生成的新樣本也可能繼承這種偏差。" "ProxiMix在進行mixup時,不僅考慮了樣本對之間的線性關係,還引入了鄰近樣本的標籤關係,以減少生成樣本標籤的偏差。" "實驗結果表明,ProxiMix在具有高度標籤偏差的數據集上,能夠顯著提高模型的公平性表現,特別是在不同子群組之間的預測結果和代價解釋的公平性方面。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Jingyu Hu, J... arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.01145.pdf
ProxiMix: Enhancing Fairness with Proximity Samples in Subgroups

深入探究

如何將ProxiMix擴展到多類別任務中,並考慮交叉公平性?

要將ProxiMix擴展到多類別任務中,首先需要調整其標籤混合策略,以適應多類別標籤的特性。在多類別情境下,標籤不再是二元的,而是可以有多個類別。這意味著在計算混合標籤時,應考慮每個類別的比例,而不僅僅是二元標籤的簡單加權。具體來說,可以通過計算每個類別在鄰近樣本中的出現頻率來確定最終的混合標籤。 此外,考慮交叉公平性時,ProxiMix需要在不同的敏感屬性組合之間進行公平性評估。例如,當處理性別和種族的交叉影響時,應確保在生成的樣本中,各個交叉組合的公平性指標(如Demographic Parity和Equalized Odds)都能得到滿足。這可以通過在選擇鄰近樣本時,根據多個敏感屬性進行分層抽樣來實現,從而確保每個交叉組合都有足夠的代表性。

如何在ProxiMix中引入其他偏差緩解技術,如正則化或對抗訓練,進一步提高模型的公平性?

在ProxiMix中引入其他偏差緩解技術,如正則化或對抗訓練,可以進一步提高模型的公平性。首先,正則化技術可以用於限制模型在訓練過程中對某些特徵的過度依賴,從而減少模型對偏見的敏感性。例如,可以在損失函數中加入公平性約束,強制模型在不同子群體之間保持預測結果的一致性。 其次,對抗訓練可以用來增強模型的魯棒性,通過生成對抗樣本來挑戰模型的預測能力。在ProxiMix的框架中,可以設計一個對抗網絡,專門用於生成具有偏見的樣本,然後通過ProxiMix進行混合,從而使模型在面對這些挑戰時學會更公平的預測策略。這樣的結合不僅能提高模型的準確性,還能在一定程度上減少偏見的影響。

ProxiMix的原理和設計思路是否可以應用於其他數據增強方法,以解決標籤偏差問題?

ProxiMix的原理和設計思路確實可以應用於其他數據增強方法,以解決標籤偏差問題。其核心思想是利用鄰近樣本的標籤信息來減少混合樣本中的偏見,這一策略可以擴展到其他數據增強技術,如SMOTE(合成少數類過採樣技術)或GAN(生成對抗網絡)。 例如,在SMOTE中,可以在生成合成樣本時考慮鄰近樣本的標籤分佈,從而確保生成的樣本不會過度強化原始數據中的偏見。同樣,在GAN中,可以設計生成器以考慮鄰近樣本的標籤信息,從而生成更公平的樣本。這樣的應用不僅能提高數據增強的效果,還能在多種任務中促進模型的公平性,從而使其在實際應用中更具可行性和可靠性。
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