FairAdaBN: Mitigating Unfairness with Adaptive Batch Normalization and Its Application to Dermatological Disease Classification
摘要
深度学习在医疗研究和应用中变得越来越普遍，同时涉及敏感信息和关键诊断决策。研究人员观察到不同人口统计属性子组之间的性能差异显著，这被称为模型不公平性，并投入大量精力精心设计优雅的架构来解决不公平性，这带来了沉重的训练负担，带来了糟糕的泛化能力，并揭示了模型性能和公平性之间的权衡。
本文提出了一种使批标准化适应于敏感属性的方法，即FairAdaBN。可以适应几种原来不知道公平性的分类主干。此外，我们推导出一个新的损失函数，该函数限制了小批量上的子组之间的统计平衡，鼓励模型在收敛时具有相当的公平性。为了评估模型性能和公平性的权衡，我们提出了一种新的度量方法，称为公平性准确性权衡效率（FATE），用于计算公平性改进的标准化精度下降。
代码地址
本文方法
损失函数如下：
实验结果
