2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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オーガナイズドセッション

オーガナイズドセッション » OS-2 データセットとベンチマークの技術的・社会的な視点

[3K5-OS-2b] データセットとベンチマークの技術的・社会的な視点

2024年5月30日(木) 15:30 〜 16:50 K会場 (44会議室)

オーガナイザ:鈴木 健二(ソニーグループ株式会社)、原 聡(大阪大学)、谷中 瞳(東京大学)、菅原 朔(国立情報学研究所)

15:50 〜 16:10

[3K5-OS-2b-02] グループ公平なグラフ深層学習のベンチマーキング

〇Joyce Guo2、佐々木 勇和1 (1. 大阪大学、2. カリフォルニア大学,バークレー校)

[[オンライン]]

キーワード:公平なグラフ深層学習、ベンチマーキング、グループ公平性

グループ公平性は特定の属性(例えば,男女や人種)に対して推論結果の公平性を保つことを目的としており,雇用や広告などの幅広い応用例がある.グラフにおいてもグループ公平な深層学習が幅広く提案されているが,既存手法がどのような状況で有効であるかの特性が明らかではない.そこで,本研究ではグループ公平なグラフ深層学習のベンチマーキングを実施し,既存手法の特性を明らかにする.

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