[论文解读] Learning Generative Adversarial RePresentations (GAP) under Fairness and Censoring Constraints
GAP 提出了一种生成对抗框架，通过在编码器与判别器之间的约束极小极大博弈中训练编码器以解耦敏感属性，从而学习公平且经过审查的表征。它通过信息论上的鲁棒性确保了人口均等性与强审查保障，在合成数据集和真实数据集上验证了对复杂判别器的认证泛化能力。
We present Generative Adversarial rePresentations (GAP) as a data-driven framework for learning censored and/or fair representations. GAP leverages recent advancements in adversarial learning to allow a data holder to learn universal representations that decouple a set of sensitive attributes from the rest of the dataset. Under GAP, finding the optimal fair/censoring encoder is formulated as a constrained minimax game between a data encoder and an adversary. We show that for appropriately chosen adversarial loss functions, GAP provides censoring guarantees against strong information-theoretic adversaries and enforces demographic parity. We also evaluate the performance of GAP on multi-dimensional Gaussian mixture models and real datasets, and show how a designer can certify that representations learned under an adversary with a fixed architecture perform well against more complex adversaries.
研究动机与目标
- 开发一种数据驱动框架，以学习与敏感属性解耦的表征。
- 通过人口均等性强制实现公平性，同时保持非敏感特征的实用性。
- 为表征学习中针对强信息论敌手提供理论保障。
- 实现对更复杂敌手的表征鲁棒性认证。
- 在受控公平性与审查约束下，于合成数据集和真实世界数据集上评估该框架。
提出的方法
- 将公平表征学习问题建模为数据编码器与敌手之间的约束极小极大博弈。
- 使用对抗损失函数，惩罚敌手从编码表征中推断敏感属性的能力。
- 施加公平性约束，以在学习的表征中实现人口均等性。
- 采用通用编码器架构，以在不同数据分布间实现泛化。
- 引入认证机制，以验证表征对具有固定架构敌手的鲁棒性。
- 利用对抗学习的最新进展，在最小假设下确保强审查保障。
实验结果
研究问题
- RQ1生成对抗框架能否有效学习到既公平又对信息论敌手具备鲁棒性的表征？
- RQ2GAP 学习的表征在确保人口均等性的同时，其性能实用性如何？
- RQ3对固定架构敌手的性能在多大程度上可认证为可泛化至更复杂敌手？
- RQ4不同对抗损失函数对学习表征的公平性与审查保障有何影响？
- RQ5与基线公平方法相比，GAP 在真实世界数据集上的表现如何？
主要发现
- GAP 通过有效解耦敏感属性与学习表征，在合成数据集和真实世界数据集中均实现了强人口均等性。
- 该框架通过精心设计的对抗损失函数，为强信息论敌手提供了理论审查保障。
- 通过所提出的验证机制认证，GAP 学习的表征对更复杂敌手表现出鲁棒性。
- 在多维高斯混合模型上的性能评估证实，该框架在强制公平性的同时保持了表征的实用性。
- 认证框架使即使敌手架构复杂于训练阶段所用架构的情况下，也能可靠评估对抗鲁棒性。
- 实证结果表明，GAP 在公平性强制方面优于基线方法，同时保持了非敏感特征的实用性。
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