摘要

我们提出在数据域中学习不变表示，以实现算法公平性中的可解释性。不变性意味着模型能够选择与类别标签标注相关的高层次、关键相关性，同时对与受保护特征（如种族或性别）相关的无关相关性具有鲁棒性。为此，我们构建了一个非平凡的设定：训练集存在显著偏差，导致类别标签标注变得无关，且虚假相关性无法被区分。为应对这一挑战，我们提出一种经过对抗训练的模型，并结合零样本采样（null-sampling）机制，以在数据域中生成不变表示。为实现表示的解耦，我们引入了一个部分标注的代表性数据集。通过将表示映射回数据域，模型所做出的改变可被人类审计者直观检视。我们在图像和表格数据集上验证了该方法的有效性，涵盖彩色MNIST、CelebA以及Adult数据集。