Hur kan vi lära oss en classi er som är "rättvis" för en skyddad eller känslig grupp, när vi inte vet om inputen till classi er tillhör den skyddade gruppen? Hur kan vi träna en sådan klassi er när data om den skyddade gruppen är kult till en arena? I många inställningar kan det vara oöverkomligt dyrt även under modellträning, och ibland omöjligt under modellservering. Till exempel, i recommender system, om vi vill förutsäga om en användare kommer att klicka på en given rekommendation, vi o en vet inte många en riboutes av användaren, t.ex., ras eller ålder, och många en riboutes av innehållet är svåra att bestämma, t.ex. språket eller ämne. Vi, det är inte möjligt att använda en di erent classi er kalibrerad baserat på kunskap om den känsliga en ribalt. Här använder vi ett kontradiktoriskt träningsförfarande för att ta bort information om det känsliga revbenet från den latenta representationen som ett neuralt nätverk lärt sig. I synnerhet studerar vi hur valet av data för den kontradiktoriska utbildningen eekterar de resulterande rättviseegenskaperna. Vi fick två intressanta resultat: en liten mängd data behövs för att träna dessa kontradiktoriska modeller, och datadistributionen driver empiriskt motståndarens uppfattning om rättvisa. Referensformat för ACM:
Nyligen, Beutel et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF utnyttjar kontradiktoriska utbildningsförfaranden för att ta bort information om känsliga gruppmedlemskap från latenta representationer som lärts av ett neuralt nätverk.
Data Decisions and Theoretical Implications when Adversarially Learning Fair Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}