Enforcing Consistency and Fairness in Multi-level Hierarchical Classification with a Mask-based Output Layer

📄 arXiv: 2503.15566v1 📥 PDF

作者: Shijing Chen, Shoaib Jameel, Mohamed Reda Bouadjenek, Feilong Tang, Usman Naseem, Basem Suleiman, Hakim Hacid, Flora D. Salim, Imran Razzak

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-19

备注: 14 pages, 14 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2501.06827

💡 一句话要点

提出基于Mask的多层级分类输出层，提升一致性与公平性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多层级分类 层级一致性 公平性 Mask机制 模型无关

📋 核心要点

  1. 传统多层级分类器忽略层级关系，导致预测不一致，且难以适应新任务，例如加入公平性约束。
  2. 论文提出一种模型无关的输出层，通过Mask机制强制执行分类体系，优化一致性、公平性等目标。
  3. 实验表明，该层在提升预测公平性的同时，保证了分类体系的一致性，并优于现有去偏方法。

📝 摘要（中文）

传统的多层级分层分类(MLHC)分类器通常依赖于具有n个独立输出层的骨干模型。这种结构容易忽略类之间的层级关系，导致预测不一致，违反了底层的分类体系。此外，一旦选择了MLHC分类器的骨干架构，模型适应新任务就变得具有挑战性。例如，在分层分类器中加入公平性以保护敏感属性，需要进行复杂的调整，以在强制执行公平性约束的同时维护类层次结构。本文通过引入一个公平的、模型无关的层来扩展这个概念到分层分类，该层旨在强制执行分类体系并优化特定目标，包括一致性、公平性和精确匹配。评估表明，所提出的层不仅提高了预测的公平性，而且强制执行了分类体系，从而产生一致的预测和卓越的性能。与采用进程内去偏技术的LLM和大模型相比，我们的方法在公平性和准确性方面都取得了更好的结果，使其在电子商务、医疗保健和教育等预测可靠性至关重要的领域特别有价值。

🔬 方法详解

问题定义：传统多层级分层分类器通常采用多个独立的输出层，忽略了类别之间的层级依赖关系，导致预测结果不一致，违反了预定义的分类体系。此外，当需要对模型进行调整以适应新的任务，例如加入公平性约束时，需要对整个模型进行复杂的修改，缺乏灵活性。

核心思路：论文的核心思路是设计一个模型无关的输出层，该层能够显式地利用类别之间的层级关系，并能够灵活地优化包括一致性、公平性等多个目标。通过引入Mask机制，强制执行分类体系，保证预测结果的层级一致性。

技术框架：该方法的核心在于设计了一个可插入到现有模型之后的输出层。该输出层包含一个Mask矩阵，该矩阵根据预定义的分类体系结构，对模型的原始输出进行约束。通过优化该Mask矩阵，可以同时实现对模型预测结果的一致性和公平性的优化。整体流程包括：1）使用 backbone 模型提取特征；2）通过提出的输出层进行预测，该层利用 Mask 矩阵强制执行层级关系；3）使用包含一致性损失和公平性损失的损失函数进行优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一个模型无关的、基于Mask的输出层，该层能够显式地利用类别之间的层级关系，并能够灵活地优化包括一致性、公平性等多个目标。与现有方法相比，该方法不需要对整个模型进行修改，具有更好的灵活性和可扩展性。

关键设计：关键设计包括：1）Mask矩阵的设计，该矩阵根据预定义的分类体系结构，对模型的原始输出进行约束；2）损失函数的设计，该损失函数包含一致性损失和公平性损失，用于优化模型的预测结果。一致性损失用于保证预测结果的层级一致性，公平性损失用于减小模型在敏感属性上的偏差。具体的Mask矩阵和损失函数形式在论文中有详细描述，但摘要中未提供具体细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在公平性和准确性方面均优于采用进程内去偏技术的LLM和大模型，以及没有进行任何偏差校正的模型。具体性能数据未知，但论文强调了在公平性和准确性上的显著提升，表明该方法在多层级分类任务中具有较强的竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电子商务、医疗保健和教育等领域，在这些领域中，预测的可靠性至关重要。例如，在电子商务中，可以用于改进商品分类，提高搜索结果的准确性；在医疗保健中，可以用于疾病诊断，辅助医生进行决策；在教育领域，可以用于学生能力评估，提供个性化的学习建议。该方法通过提高预测的一致性和公平性，能够提升用户体验，增强用户信任。

📄 摘要（原文）

Traditional Multi-level Hierarchical Classification (MLHC) classifiers often rely on backbone models with $n$ independent output layers. This structure tends to overlook the hierarchical relationships between classes, leading to inconsistent predictions that violate the underlying taxonomy. Additionally, once a backbone architecture for an MLHC classifier is selected, adapting the model to accommodate new tasks can be challenging. For example, incorporating fairness to protect sensitive attributes within a hierarchical classifier necessitates complex adjustments to maintain the class hierarchy while enforcing fairness constraints. In this paper, we extend this concept to hierarchical classification by introducing a fair, model-agnostic layer designed to enforce taxonomy and optimize specific objectives, including consistency, fairness, and exact match. Our evaluations demonstrate that the proposed layer not only improves the fairness of predictions but also enforces the taxonomy, resulting in consistent predictions and superior performance. Compared to Large Language Models (LLMs) employing in-processing de-biasing techniques and models without any bias correction, our approach achieves better outcomes in both fairness and accuracy, making it particularly valuable in sectors like e-commerce, healthcare, and education, where predictive reliability is crucial.