前馈神经网络的个体公平性分析与保障技术

"这篇论文探讨了前馈神经网络在实现个体公平性方面的挑战与方法。研究者提出了一种称为NN-δ-IF的公式，旨在确保神经网络对任何一对相似个体的输出差异不超过预设的最大决策容差δ0。他们使用马氏距离等度量来对优化问题进行过度近似，并通过分段线性函数来处理神经网络的非线性部分，将此问题转化为混合线性规划问题求解。这种方法被应用于四个公平性基准测试数据集，以计算IF保证。此外，论文还介绍了如何通过对损失函数进行修改来在训练过程中促进模型的公平性。实验结果表明，这种方法生成的神经网络在公平性方面表现优于现有最先进的技术。" 在当前的AI和机器学习领域，公平性已经成为一个至关重要的议题，特别是在涉及敏感特征如种族、性别等的应用中。神经网络模型可能会无意间复制并放大现实世界的数据偏见。个体公平性（IF）作为一种衡量标准，关注的是模型对每个个体的决策过程，而不仅仅是群体统计特性。Dwork等人在2012年首次提出的IF概念，要求模型在所有可能的输入情况下对相似个体都表现出公平性。 论文中提到的NN-δ-IF公式是一种工具，用于限制神经网络在相似个体间的输出差异。通过定义个体之间的相似性（如使用马氏距离），可以建立一个优化问题，以确保输出差异不超过预定阈值δ0。这涉及到对神经网络的非线性部分进行近似，使用分段线性函数来上下界网络的输出，然后将这个问题转换为混合线性规划问题，这是一种可求解的数学框架。 为了实现在训练过程中的公平性，作者还探索了修改神经网络的损失函数，以鼓励模型在学习过程中更加公平。这种方法有望改善模型在处理公平性问题时的表现，避免了仅依赖群体公平性可能导致的对某些个体的不公平待遇。 实验部分，研究者在四个公平性基准数据集上应用了他们的方法，并与现有的最优技术进行了对比，结果表明，他们的方法能有效地提升神经网络的个体公平性。这为未来的工作提供了新的方向，即如何在保证性能的同时，进一步提升机器学习模型的公平性，特别是在前馈神经网络这样的复杂模型中。