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Ziheng Chen, Jiali Cheng, Hadi Amiri, Kaushiki Nag, Lu Lin, Xiangguo Sun, Gabriele Tolomei
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Este artículo propone un nuevo marco para abordar el problema de la equidad en el desaprendizaje automático basado en grafos, que cobra cada vez mayor importancia debido al endurecimiento de las regulaciones de privacidad. Abordamos el problema de que los métodos existentes pueden comprometer la equidad al modificar indiscriminadamente nodos y aristas. Proponemos un método para lograr un desaprendizaje justo optimizando simultáneamente la estructura del grafo y el modelo. Esto implica la reestructuración del grafo eliminando aristas innecesarias y añadiendo aristas específicas, manteniendo la equidad. Además, introducimos un mecanismo de evaluación del peor caso posible para evaluar la robustez en escenarios desafiantes. Los resultados experimentales con conjuntos de datos reales demuestran que el método propuesto logra un desaprendizaje más efectivo y justo que los métodos existentes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nuevo marco para abordar problemas de equidad en el aprendizaje automático basado en gráficos.
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Lograr un desaprendizaje efectivo y justo mediante la reconstrucción de grafos
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La evaluación de la robustez es posible mediante mecanismos de evaluación del peor de los casos
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Validación de la eficacia mediante resultados experimentales utilizando conjuntos de datos reales
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Limitations:
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Falta de análisis de la complejidad computacional del marco propuesto.
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Se necesita más investigación sobre la generalización a varios tipos de datos gráficos.
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En el peor de los casos, falta discusión sobre las limitaciones del mecanismo de evaluación y las formas de mejorarlo.
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Falta de consideración de la dependencia de una métrica de equidad específica y la aplicabilidad de otras métricas.
