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講演抄録/キーワード
講演名 2014-09-01 17:30
共分散中立性リスクにおける中立経験リスク最小化
福地一斗佐久間 淳筑波大PRMU2014-48 IBISML2014-29
抄録 (和) 機械学習のアルゴリズムを実用化するためには,機械学習によって行われる分類や予測から差別,不公平,偏見を排除しなければならない.
中立化は,差別,不公平,偏見の要因となるような属性である視点と,学習の結果得られる分類器の出力が相関しないようにすることによってこの問題の解決する.
本稿では,経験損失最小化の目的関数に対して,視点と分類器の出力が相関していることに対する罰則項である中立性リスクを加えることによって中立化を行うneutralized empirical risk minimization~(NERM)という枠組みについて議論する.
中立性リスクとして,視点と分類器の出力の共分散を基にして定義される共分散中立性リスクを提案する.
共分散中立性リスクによるNERMにおいて,未知の事例に対する汎化的な中立性について理論的な解析を行う.
理論的な解析の結果,未知事例に対する汎化的な中立性が$O(sqrt{1/n})$で確率的にバウンドできることを示す. 
(英) In order to apply machine learning algorithms to real world problems, it is necessary to ensure that discrimination, unfair treatment, or biased view do not result from decision making or predictions via machine learning.
Neutralization can solve such issue by seeking a classifier of which outputs do not correlate with the viewpoints, that is an attribute which causes discrimination, unfair treatment, or biased view.
In this paper, we introduce a empirical risk minimization framework~(ERM), neutralized ERM~(NERM).
NERM achives neutralization by adding the neutrality risk, which penalizes for correlating the outputs of the classifier and the viewpoints, to the objective function of ERM.
We propose a novel neutrality risk, covariance neutrality risk, which is defined by the covariance between the viewpoints and the outputs of the classifier.
Furthermore, we provide the theoritical analysis of the generalization neutrality for NERM with covariance neutrality risk.
As a result of the theoritical analysis, we show the generalization neutrality for unseen sample can be upper-bounded by $O(sqrt{1/n})$.
キーワード (和) 中立性 / 差別 / 公平性 / 分類 / 経験損失最小化 / サポートベクタマシーン / /  
(英) neutrality / discrimination / fairness / classification / empirical risk minimization / support vector machines / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 198, IBISML2014-29, pp. 93-100, 2014年9月.
資料番号 IBISML2014-29 
発行日 2014-08-25 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2014-48 IBISML2014-29

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2014-09-01 - 2014-09-02 
開催地(和) 筑波大学 
開催地(英)  
テーマ(和) CV+PR+MLにおける情報統合,および,農業への応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 共分散中立性リスクにおける中立経験リスク最小化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Neutralized Empirical Risk Minimization with Covariance-based Neutrality Risk 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 中立性 / neutrality  
キーワード(2)(和/英) 差別 / discrimination  
キーワード(3)(和/英) 公平性 / fairness  
キーワード(4)(和/英) 分類 / classification  
キーワード(5)(和/英) 経験損失最小化 / empirical risk minimization  
キーワード(6)(和/英) サポートベクタマシーン / support vector machines  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 福地 一斗 / Kazuto Fukuchi / フクチ カズト
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐久間 淳 / Jun Sakuma / サクマ ジュン
第2著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
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講演者
発表日時 2014-09-01 17:30:00 
発表時間 30 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-PRMU2014-48,IEICE-IBISML2014-29 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.197(PRMU), no.198(IBISML) 
ページ範囲 pp.93-100 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-PRMU-2014-08-25,IEICE-IBISML-2014-08-25 


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