Quelles sont les méthodes de déséquilibrage de modèle (déséquilibrage adversarial) ?

La débiasation adversariale est une méthode pour éliminer les biais dans les modèles d'apprentissage automatique par le biais d'un entraînement compétitif. L'idée principale est d'entraîner un modèle principal pour prédire la variable cible, tout en entraînant un modèle adversarial qui tente de prédire une caractéristique protégée (par exemple, le sexe ou la race) à partir des sorties du modèle principal. Le modèle principal est optimisé pour minimiser l'erreur de prédiction tout en rendant plus difficile pour le modèle adversarial de deviner la caractéristique protégée.

Méthodes de débiasing utilisant l'approche adversariale :

• Entraînement adversarial : le modèle principal et le modèle adversarial sont entraînés conjointement, où le modèle principal tente de 'tromper' l'adversarial.
• Régularisation avec perte adversariale : ajout d'un composant à la fonction de perte qui pénalise le modèle pour la présence d'informations sur la caractéristique protégée.
• Utilisation de la descente de gradient avec rétroaction : les gradients du modèle adversarial sont inversés lors de la mise à jour du modèle principal pour réduire la dépendance à la caractéristique protégée.

Exemple de pseudocode :

# Modèle principal f, modèle 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()

Où lambda régule l'équilibre entre précision et équité.