SenSeI：用于强制个体公平性的敏感集不变性
机器学习
2021-04-02 v2 机器学习
摘要
在本文中，我们将公平机器学习视为不变机器学习。我们首先形式化了一种个体公平性的版本，该版本在某些敏感集上强制不变性。随后我们设计了一个基于传输的正则化器来强制这一版本的个体公平性，并开发了一种高效最小化该正则化器的算法。我们的理论结果保证了所提方法能够训练出可证明公平的 ML 模型。最后，在实验研究中，我们在三个易受算法偏差影响的 ML 任务上，与若干近期公平训练方法相比，展示了改进公平性指标。
引用
@article{arxiv.2006.14168,
title = {SenSeI: Sensitive Set Invariance for Enforcing Individual Fairness},
author = {Mikhail Yurochkin and Yuekai Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.14168},
year = {2021}
}
备注
ICLR 2021