ตัวชี้วัดความเป็นธรรม

Fairness Indicators ได้รับการออกแบบมาเพื่อสนับสนุนทีมในการประเมินและปรับปรุงแบบจำลองสำหรับข้อกังวลเรื่องความเป็นธรรมโดยร่วมมือกับชุดเครื่องมือ Tensorflow ที่กว้างขึ้น ปัจจุบันเครื่องมือนี้ใช้งานภายในโดยผลิตภัณฑ์จำนวนมากของเรา และตอนนี้พร้อมใช้งานในรุ่นเบต้าเพื่อลองใช้กรณีการใช้งานของคุณเอง

แดชบอร์ดตัวบ่งชี้ความเป็นธรรม

ตัวชี้วัดความเป็นธรรมคืออะไร?

Fairness Indicators คือไลบรารีที่ช่วยให้คำนวณตัวชี้วัดความเป็นธรรมที่ระบุโดยทั่วไปสำหรับตัวแยกประเภทไบนารีและหลายคลาสได้อย่างง่ายดาย เครื่องมือที่มีอยู่มากมายสำหรับการประเมินข้อกังวลด้านความเป็นธรรมทำงานได้ไม่ดีกับชุดข้อมูลและแบบจำลองขนาดใหญ่ ที่ Google การมีเครื่องมือที่สามารถทำงานกับระบบที่มีผู้ใช้นับพันล้านเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเรา ตัวบ่งชี้ความเป็นธรรมจะช่วยให้คุณสามารถประเมินกรณีการใช้งานทุกขนาดได้

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ตัวชี้วัดความเป็นธรรมรวมถึงความสามารถในการ:

  • ประเมินการกระจายตัวของชุดข้อมูล
  • ประเมินประสิทธิภาพของโมเดล โดยแบ่งเป็นกลุ่มผู้ใช้ที่กำหนด
    • รู้สึกมั่นใจกับผลลัพธ์ของคุณด้วยช่วงความเชื่อมั่นและการประเมินที่เกณฑ์ต่างๆ
  • เจาะลึกลงไปในแต่ละส่วนเพื่อสำรวจสาเหตุที่แท้จริงและโอกาสในการปรับปรุง

การดาวน์โหลดแพ็คเกจ pip ประกอบด้วย:

การใช้ตัวบ่งชี้ความเป็นธรรมกับโมเดล Tensorflow

ข้อมูล

หากต้องการเรียกใช้ Fairness Indicators ด้วย TFMA ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลการประเมินมีป้ายกำกับสำหรับคุณสมบัติที่คุณต้องการแบ่งส่วน หากคุณไม่มีคุณลักษณะการแบ่งส่วนที่แน่นอนสำหรับข้อกังวลด้านความเป็นธรรมของคุณ คุณอาจลองค้นหาชุดการประเมินที่มี หรือพิจารณาคุณลักษณะพร็อกซีภายในชุดคุณลักษณะของคุณที่อาจเน้นถึงความแตกต่างของผลลัพธ์ สำหรับคำแนะนำเพิ่มเติม ดู ที่นี่

แบบอย่าง

คุณสามารถใช้คลาส Tensorflow Estimator เพื่อสร้างโมเดลของคุณได้ TFMA จะรองรับโมเดล Keras เร็วๆ นี้ หากคุณต้องการเรียกใช้ TFMA บนโมเดล Keras โปรดดูส่วน “Model-Agnostic TFMA” ด้านล่าง

หลังจากฝึกฝนตัวประมาณค่าแล้ว คุณจะต้องส่งออกแบบจำลองที่บันทึกไว้เพื่อวัตถุประสงค์ในการประเมิน หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดดู คู่มือ TFMA

การกำหนดค่าชิ้น

ถัดไป กำหนดส่วนที่คุณต้องการประเมิน:

slice_spec = [
  tfma.slicer.SingleSliceSpec(columns=[‘fur color’])
]

หากคุณต้องการประเมินการตัดขวาง (เช่น ทั้งสีขนและความสูง) คุณสามารถตั้งค่าดังต่อไปนี้: 

slice_spec = [
  tfma.slicer.SingleSliceSpec(columns=[‘fur_color’, ‘height’])
]`

เมตริกความเป็นธรรมในการประมวลผล

เพิ่มการโทรกลับของตัวบ่งชี้ความเป็นธรรมไปยังรายการ metrics_callback ในการเรียกกลับ คุณสามารถกำหนดรายการเกณฑ์ที่แบบจำลองจะได้รับการประเมิน

from tensorflow_model_analysis.addons.fairness.post_export_metrics import fairness_indicators

# Build the fairness metrics. Besides the thresholds, you also can config the example_weight_key, labels_key here. For more details, please check the api.
metrics_callbacks = \
    [tfma.post_export_metrics.fairness_indicators(thresholds=[0.1, 0.3,
     0.5, 0.7, 0.9])]

eval_shared_model = tfma.default_eval_shared_model(
    eval_saved_model_path=tfma_export_dir,
    add_metrics_callbacks=metrics_callbacks)

ก่อนที่จะเรียกใช้การกำหนดค่า ให้พิจารณาว่าคุณต้องการเปิดใช้งานการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นหรือไม่ ช่วงความเชื่อมั่นคำนวณโดยใช้การบูตสแตรปปิ้งปัวซอง และต้องมีการคำนวณใหม่มากกว่า 20 ตัวอย่าง

compute_confidence_intervals = True

รันไปป์ไลน์การประเมิน TFMA: 

validate_dataset = tf.data.TFRecordDataset(filenames=[validate_tf_file])

# Run the fairness evaluation.
with beam.Pipeline() as pipeline:
  _ = (
      pipeline
      | beam.Create([v.numpy() for v in validate_dataset])
      | 'ExtractEvaluateAndWriteResults' >>
       tfma.ExtractEvaluateAndWriteResults(
                 eval_shared_model=eval_shared_model,
                 slice_spec=slice_spec,
                 compute_confidence_intervals=compute_confidence_intervals,
                 output_path=tfma_eval_result_path)
  )
eval_result = tfma.load_eval_result(output_path=tfma_eval_result_path)

แสดงผลตัวชี้วัดความเป็นธรรม 

from tensorflow_model_analysis.addons.fairness.view import widget_view

widget_view.render_fairness_indicator(eval_result=eval_result)

ตัวชี้วัดความเป็นธรรม

เคล็ดลับในการใช้ตัวชี้วัดความเป็นธรรม:

  • เลือกเมตริกที่จะแสดง โดยทำเครื่องหมายในช่องด้านซ้ายมือ กราฟแต่ละรายการสำหรับแต่ละเมตริกจะปรากฏในวิดเจ็ตตามลำดับ
  • เปลี่ยนส่วนพื้นฐาน ซึ่งเป็นแถบแรกบนกราฟโดยใช้ตัวเลือกแบบเลื่อนลง ส่วนต่างจะถูกคำนวณด้วยค่าพื้นฐานนี้
  • เลือกเกณฑ์ โดยใช้ตัวเลือกแบบเลื่อนลง คุณสามารถดูเกณฑ์ได้หลายรายการบนกราฟเดียวกัน เกณฑ์ที่เลือกจะเป็นตัวหนา และคุณสามารถคลิกเกณฑ์ที่เป็นตัวหนาเพื่อยกเลิกการเลือกได้
  • วางเมาส์เหนือแถบ เพื่อดูเมตริกสำหรับส่วนนั้น
  • ระบุความแตกต่างด้วยเส้นฐาน โดยใช้คอลัมน์ "ส่วนต่างที่มีเส้นฐาน" ซึ่งระบุเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างระหว่างชิ้นปัจจุบันและเส้นพื้นฐาน
  • สำรวจจุดข้อมูลของชิ้นส่วนในเชิงลึก โดยใช้ เครื่องมือ What-If ดู ที่นี่ สำหรับตัวอย่าง

การแสดงตัวบ่งชี้ความเป็นธรรมสำหรับหลายรุ่น

ตัวบ่งชี้ความเป็นธรรมสามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบแบบจำลองต่างๆ ได้ แทนที่จะส่งผ่านใน eval_result เดียว ให้ส่งผ่านในออบเจ็กต์ multi_eval_results ซึ่งเป็นพจนานุกรมที่จับคู่ชื่อโมเดลสองชื่อกับออบเจ็กต์ eval_result 

from tensorflow_model_analysis.addons.fairness.view import widget_view

eval_result1 = tfma.load_eval_result(...)
eval_result2 = tfma.load_eval_result(...)
multi_eval_results = {"MyFirstModel": eval_result1, "MySecondModel": eval_result2}

widget_view.render_fairness_indicator(multi_eval_results=multi_eval_results)

ตัวชี้วัดความเป็นธรรม - การเปรียบเทียบแบบจำลอง

การเปรียบเทียบแบบจำลองสามารถใช้ควบคู่ไปกับการเปรียบเทียบเกณฑ์ได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเปรียบเทียบสองโมเดลโดยใช้เกณฑ์สองชุดเพื่อค้นหาชุดค่าผสมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเมตริกความเป็นธรรมของคุณ

การใช้ตัวบ่งชี้ความเป็นธรรมกับโมเดลที่ไม่ใช่ TensorFlow

เพื่อสนับสนุนลูกค้าที่มีโมเดลและเวิร์กโฟลว์ที่แตกต่างกันได้ดียิ่งขึ้น เราได้พัฒนาไลบรารีการประเมินผลซึ่งไม่เชื่อเรื่องโมเดลที่กำลังประเมิน

ใครก็ตามที่ต้องการประเมินระบบแมชชีนเลิร์นนิงของตนก็สามารถใช้ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณมีโมเดลที่ไม่ใช่ TensorFlow เมื่อใช้ Apache Beam Python SDK คุณสามารถสร้างไบนารีการประเมินผล TFMA แบบสแตนด์อโลน จากนั้นเรียกใช้เพื่อวิเคราะห์โมเดลของคุณได้

ข้อมูล

ขั้นตอนนี้คือการจัดหาชุดข้อมูลที่คุณต้องการให้ดำเนินการประเมิน ควรอยู่ในรูปแบบ tf.Example proto ที่มีป้ายกำกับ การคาดคะเน และคุณลักษณะอื่นๆ ที่คุณอาจต้องการแบ่งส่วน 

tf.Example {
    features {
        feature {
          key: "fur_color" value { bytes_list { value: "gray" } }
        }
        feature {
          key: "height" value { bytes_list { value: "tall" } }
        }
        feature {
          key: "prediction" value { float_list { value: 0.9 } }
        }
        feature {
          key: "label" value { float_list { value: 1.0 } }
        }
    }
}

แบบอย่าง

แทนที่จะระบุโมเดล คุณจะสร้างการกำหนดค่าและแยกการกำหนดค่า eval ของผู้ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าของโมเดลเพื่อแยกวิเคราะห์และจัดเตรียมข้อมูลที่ TFMA จำเป็นต้องใช้ในการคำนวณเมทริก ข้อมูลจำเพาะ ModelAgnosticConfig กำหนดคุณสมบัติ การคาดการณ์ และป้ายกำกับที่จะใช้จากตัวอย่างอินพุต

สำหรับสิ่งนี้ ให้สร้างแผนผังคุณลักษณะที่มีคีย์ที่แสดงถึงคุณลักษณะทั้งหมด รวมถึงป้ายกำกับและคีย์การทำนาย และค่าที่แสดงถึงประเภทข้อมูลของคุณลักษณะ

feature_map[label_key] = tf.FixedLenFeature([], tf.float32, default_value=[0])

สร้างการกำหนดค่าที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าของโมเดลโดยใช้คีย์ป้ายกำกับ คีย์การทำนาย และแมปฟีเจอร์ 

model_agnostic_config = model_agnostic_predict.ModelAgnosticConfig(
    label_keys=list(ground_truth_labels),
    prediction_keys=list(predition_labels),
    feature_spec=feature_map)

ตั้งค่า Model Agnostic Extractor

Extractor ใช้เพื่อแยกฟีเจอร์ ป้ายกำกับ และการคาดคะเนจากอินพุตโดยใช้การกำหนดค่าที่ไม่เชื่อเรื่องโมเดล และหากคุณต้องการแบ่งข้อมูล คุณยังต้องกำหนด ข้อมูลจำเพาะของคีย์การแบ่งส่วน ด้วย ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับคอลัมน์ที่คุณต้องการแบ่งส่วน 

model_agnostic_extractors = [
    model_agnostic_extractor.ModelAgnosticExtractor(
        model_agnostic_config=model_agnostic_config, desired_batch_size=3),
    slice_key_extractor.SliceKeyExtractor([
        slicer.SingleSliceSpec(),
        slicer.SingleSliceSpec(columns=[‘height’]),
    ])
]

เมตริกความเป็นธรรมในการประมวลผล

ในฐานะส่วนหนึ่งของ EvalSharedModel คุณสามารถระบุตัววัดทั้งหมดที่คุณต้องการให้โมเดลของคุณได้รับการประเมิน เมตริกมีให้ในรูปแบบของการเรียกกลับเมตริก เช่นเดียวกับที่กำหนดไว้ใน post_export_metrics หรือ fairness_indicators

metrics_callbacks.append(
    post_export_metrics.fairness_indicators(
        thresholds=[0.5, 0.9],
        target_prediction_keys=[prediction_key],
        labels_key=label_key))

นอกจากนี้ยังใช้ construct_fn ซึ่งใช้ในการสร้างกราฟเทนเซอร์โฟลว์เพื่อทำการประเมิน

eval_shared_model = types.EvalSharedModel(
    add_metrics_callbacks=metrics_callbacks,
    construct_fn=model_agnostic_evaluate_graph.make_construct_fn(
        add_metrics_callbacks=metrics_callbacks,
        fpl_feed_config=model_agnostic_extractor
        .ModelAgnosticGetFPLFeedConfig(model_agnostic_config)))

เมื่อตั้งค่าทุกอย่างแล้ว ให้ใช้ฟังก์ชัน ExtractEvaluate หรือ ExtractEvaluateAndWriteResults ที่ได้รับจาก model_eval_lib เพื่อประเมินโมเดล

_ = (
    examples |
    'ExtractEvaluateAndWriteResults' >>
        model_eval_lib.ExtractEvaluateAndWriteResults(
        eval_shared_model=eval_shared_model,
        output_path=output_path,
        extractors=model_agnostic_extractors))

eval_result = tensorflow_model_analysis.load_eval_result(output_path=tfma_eval_result_path)

สุดท้าย เรนเดอร์ตัวบ่งชี้ความเป็นธรรมโดยใช้คำแนะนำจากส่วน "เรนเดอร์ตัวบ่งชี้ความเป็นธรรม" ด้านบน

ตัวอย่างเพิ่มเติม

ไดเรกทอรีตัวอย่างตัวบ่งชี้ความเป็นธรรม ประกอบด้วยตัวอย่างหลายตัวอย่าง: