¿Cuáles son los métodos de desbiasaje de modelos (desbiasaje adversarial)?

El desacuerdo adversarial es un método para eliminar sesgos en modelos de aprendizaje automático mediante entrenamiento competitivo. La idea principal es entrenar un modelo principal para predecir la variable objetivo, mientras que se entrena un modelo adversarial que intenta predecir una característica protegida (por ejemplo, género o raza) a partir de las salidas del modelo principal. El modelo principal se optimiza para minimizar el error de predicción y al mismo tiempo dificultar que el modelo adversarial adivine la característica protegida.

Métodos de eliminación de sesgos usando el enfoque adversarial:

• Entrenamiento adversarial: el modelo principal y el modelo adversarial se entrenan conjuntamente, donde el modelo principal intenta 'engañar' al adversarial.
• Regularización con pérdida adversarial: añadir a la función de pérdida un componente que penaliza al modelo por tener información sobre la característica protegida.
• Uso de descenso de gradiente con retroalimentación: los gradientes del modelo adversarial se invierten durante la actualización del modelo principal para reducir la dependencia de la característica protegida.

Ejemplo de pseudocódigo:

# Modelo principal f, modelo adversarial g
for batch in data:
    y_pred = f(x)
    s_pred = g(y_pred)
    loss_main = loss_fn(y_pred, y_true)
    loss_adv = loss_fn(s_pred, s_true)
    total_loss = loss_main - lambda * loss_adv
    total_loss.backward()
    optimizer.step()

Donde lambda regula el equilibrio entre precisión y justicia.