본 논문은 신뢰할 수 있는 AI를 위한 클래스 증분 학습에서 모델 공정성에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 클래스 증분 학습 연구는 정확도에 집중했으나, 공정성은 상대적으로 덜 연구되었습니다. 본 논문은 현재 작업의 모든 샘플을 사용하여 학습하면 특정 민감 그룹(클래스 포함)에 대한 불공정한 치명적 망각이 발생한다는 점을 지적합니다. 현재 작업 데이터의 평균 기울기 벡터와 민감 그룹의 평균 기울기 벡터가 "반대 방향"(내적이 음수)일 경우 망각이 발생한다는 것을 이론적으로 분석합니다. 이를 해결하기 위해, 평균 기울기 벡터의 방향을 변경하여 성능이 저조한 그룹의 망각을 줄이고 공정성을 달성하는 공정한 클래스 증분 학습 프레임워크를 제안합니다. 다양한 그룹 공정성 측정 기준에 대해, 민감 그룹의 전체 손실을 최소화하면서 그룹 간 불균형을 최소화하는 최적화 문제를 공식화하고, 선형 계획법으로 문제를 해결할 수 있음을 보여주고 효율적인 공정성 인식 샘플 가중치(FSW) 알고리즘을 제안합니다. 실험 결과, FSW는 실제 데이터셋에서 최첨단 접근 방식보다 더 나은 정확도-공정성 절충 결과를 달성합니다.
