편향 감지 및 공정성을 대칭 연산으로 다루기 위한 공정성 완화
기하학적 socioeconomic 환경에서 고위험 사회적 상황에서 배치된 머신 러닝 시스템은 종종 편견을 나타낸다. 편견을 formally화하는 데, 우리는 classifier가 sensitive attribute를 switch하고 merit features를 고정한 경우, classifier의 outputs가 불변일 때 classifier가 공정한 경우라고 정의한다. 우리는 symmetry breaking operation를 counterfactual operation으로 대체하기 위해 loss based regularization을 symmetry restoring mechanism으로 implement하고, noise, correlation, bias의 다양한 수준을 가진 네 가지 synthesized dataset에서 framework를 평가한다. framework는 90% 이상의 위반이 감소하고, 정확도 비용이 5% 내외인 것을 확인했다. 이 framework는 causal graph knowledge가 필요하지 않으며, computationally lightweight이며, sensitive attribute를 bit-flip으로 정의할 수 있기 때문에, mainstream benchmark에서 absent한 local source of discrimination의 context에서 suitable한 framework이다.
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