Extensive efforts have been made to understand and improve the fairness of machine learning models based on observational metrics, especially in high-stakes domains such as medical insurance, education, and hiring decisions. However, there is a lack of certified fairness considering the end-to-end performance of an ML model. In this paper, we first formulate the certified fairness of an ML model trained on a given data distribution as an optimization problem based on the model performance loss bound on a fairness constrained distribution, which is within bounded distributional distance with the training distribution. We then propose a general fairness certification framework and instantiate it for both sensitive shifting and general shifting scenarios. In particular, we propose to solve the optimization problem by decomposing the original data distribution into analytical subpopulations and proving the convexity of the subproblems to solve them. We evaluate our certified fairness on six real-world datasets and show that our certification is tight in the sensitive shifting scenario and provides non-trivial certification under general shifting. Our framework is flexible to integrate additional non-skewness constraints and we show that it provides even tighter certification under different real-world scenarios. We also compare our certified fairness bound with adapted existing distributional robustness bounds on Gaussian data and demonstrate that our method is significantly tighter.


翻译:已作出广泛努力,以了解和改进基于观察指标的机器学习模式的公平性,特别是在医疗保险、教育和雇用决定等高考领域;然而,考虑到ML模型的端至端性能,缺乏核证的公平性;在本文件中,我们首先根据基于公平性受限分布的模型性能损失,将特定数据分配培训的ML模型的核证公平性作为优化问题,该模型在与培训分布的受约束分配距离以内;然后,我们提议一个总的公平认证框架,对敏感的变化和一般变化情况进行即时处理;特别是,我们提议解决优化问题,将原始数据分布分解成分析亚群群,并证明解决次级问题的方法的共性;我们首先根据对六个真实世界数据集的核证公平性进行评估,并表明我们的认证在敏感的变化情景中很紧凑,在总体变化中提供非三联认证。我们的框架灵活地结合了额外的非怀疑性限制,并且我们表明,在不同的现实约束情景下,我们甚至提供了更严格的认证。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月13日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
相关VIP内容
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员