基于MMD且通过Stiefel流形优化的快速高效公平PCA
机器学习
2022-01-26 v4 计算机与社会
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摘要
本文将公平主成分分析(PCA)定义为最小化不同受保护类别的降维条件分布之间的最大均值差异(MMD)。MMD的引入自然地导出了具有良好统计性质的、精确且易处理的公平性数学表述。我们将受MMD约束的公平PCA问题表述为Stiefel流形上的非凸优化,并使用黎曼精确罚函数平滑法(REPMS; Liu and Boumal, 2019)求解。重要的是,我们提供了局部最优性保证,并明确展示了实际设置中每个超参数的理论影响,扩展了先前的结果。基于合成和UCI数据集的实验比较表明,我们的方法在解释方差、公平性和运行时间上均优于先前工作。
引用
@article{arxiv.2109.11196,
title = {Fast and Efficient MMD-based Fair PCA via Optimization over Stiefel Manifold},
author = {Junghyun Lee and Gwangsu Kim and Matt Olfat and Mark Hasegawa-Johnson and Chang D. Yoo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.11196},
year = {2022}
}
备注
24 pages, 18 figures. Accepted to the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022)