第38回 (2024)
セッションID: 2B6-GS-2-04
会議情報
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2024年度人工知能学会全国大会（第38回）
回次: 38
開催地: アクトシティ浜松＋オンライン
開催日: 2024/05/28 - 2024/05/31
スライスワッサースタイン距離を用いた高速なStealthily Biased Sampling
詳細
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2024年度人工知能学会全国大会（第38回）
回次: 38
開催地: アクトシティ浜松＋オンライン
開催日: 2024/05/28 - 2024/05/31
機械学習モデルの社会実装において, 公平性とその保証が求められている. しかしながら最近の研究により, 不公平なモデルから一見公平であるかのように見せかけるベンチマークデータセットを作成することで, モデルの公平性を偽装できることが指摘されている. 既存手法のStealthily Biased Samplingはワッサースタイン距離の最小化問題を解く必要があり, 大規模なデータセットにおいて計算が困難である. 本研究では, Stealthily Biased Samplingをスライスワッサースタイン距離の最小化として定式化することで高速な計算が可能であることを示す.
