| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-03-21 15:00
公平性テストにおける差別データの多様性の有効性に関する実証研究 ○船本和希(慶大)・北村崇師(産総研)・高田眞吾(慶大) KBSE2024-58 |
| 抄録 |
(和) |
機械学習技術が様々な場面で使われている一方で,特定の属性に対して差別的な振る舞いをすることがある.そのような機械学習モデルの引き起こす差別データを再学習させることで,モデルの精度は低下するものの公平性を向上させられるため,差別データの検出を行うための公平性テストが様々に提案されている.近年,多様な差別データを検出することを目的とした公平性テストが登場しているが,差別データの多様性が再学習に与える影響について検証されていない.本研究では,再学習において,差別データの多様性が機械学習モデルの公平性と精度に与える影響を調査する. |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
公平性テスト / 差別データ / 多様性 / / / / / |
| (英) |
fairness testing / discriminatory data / diversity / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 449, KBSE2024-58, pp. 35-40, 2025年3月. |
| 資料番号 |
KBSE2024-58 |
| 発行日 |
2025-03-14 (KBSE) |
| ISSN |
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 |
KBSE2024-58 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
KBSE |
| 開催期間 |
2025-03-21 - 2025-03-22 |
| 開催地(和) |
B-nest 静岡市産学交流センター |
| 開催地(英) |
|
| テーマ(和) |
一般 |
| テーマ(英) |
|
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
KBSE |
| 会議コード |
2025-03-KBSE |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
公平性テストにおける差別データの多様性の有効性に関する実証研究 |
| サブタイトル(和) |
|
| タイトル(英) |
Empirical study on the effectiveness of discriminatory data diversity in fairness testing |
| サブタイトル(英) |
|
| キーワード(1)(和/英) |
公平性テスト / fairness testing |
| キーワード(2)(和/英) |
差別データ / discriminatory data |
| キーワード(3)(和/英) |
多様性 / diversity |
| キーワード(4)(和/英) |
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| キーワード(8)(和/英) |
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| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
船本 和希 / Kazuki Funamoto / フナモト カズキ |
| 第1著者 所属(和/英) |
慶応義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
北村 崇師 / Takashi Kitamura / キタムラ タカシ |
| 第2著者 所属(和/英) |
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST) |
| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
高田 眞吾 / Shingo Takada / タカダ シンゴ |
| 第3著者 所属(和/英) |
慶応義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2025-03-21 15:00:00 |
| 発表時間 |
30分 |
| 申込先研究会 |
KBSE |
| 資料番号 |
KBSE2024-58 |
| 巻番号(vol) |
vol.124 |
| 号番号(no) |
no.449 |
| ページ範囲 |
pp.35-40 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2025-03-14 (KBSE) |