本文介绍了一个最小二乘对抗框架，其中一个发生器生成学习个体的潜在表示，一个评论家保证了不同保护组的分布相似，从而在保留足够信息的同时解决了受保护属性引起的潜在偏差问题，为公平分类提供了理论保证。经验结果表明，这种方法可以有效地用于分类任务，特别是在删除受保护属性不足以实现公平分类的情况下。

Apr, 2019

论文提出了一种基于两阶段最小二乘法的公平机器学习算法，能够有效处理数据中敏感属性与非敏感属性相关的不公平问题， 其独特之处在于该算法针对回归模型的不公平问题也能做出有效处理，并且能够解决数字敏感属性的问题，经实验验证表现卓越。

Oct, 2017

该研究论文探讨了即使在没有敏感特征的情况下，机器学习模型仍可能存在歧视偏见的问题，并提出了利用反事实推理揭示模型潜在偏见的方法。

Feb, 2023

这篇文章介绍了机器学习中的社会偏见和公平性问题，总结了预处理、处理和后处理等多种方法，包含二分类、回归、推荐系统、无监督学习和自然语言处理等多个方面，同时提供了多个开源库。最后，列举了公平性研究的四个难题。

Oct, 2020

研究如何通过包含公平性在目标函数中来解决机器学习中涉及敏感特征的不公平性问题。提出了基于新的公平分类框架的新型公平回归和降维方法，并通过使用 Hilbert Schmidt 独立性准则作为公平项，实现了线性和非线性问题的评估。

Oct, 2017

介绍一种新的针对敏感特征的机器学习公平性框架，通过去除敏感信息和最小化敏感特征的边际贡献来改善模型的公平性。实验结果表明，该模型在公平性指标和预测性能方面均优于相关最先进方法。

Sep, 2019

讨论如何使用因果贝叶斯网络和最优输运理论来处理机器学习公平性问题，尤其是在复杂的不公平场景下，提出了一种统一的框架来处理不同的情况和公平标准，并介绍了一种学习公平表示的方法和一种考虑敏感属性使用限制的技术。

Dec, 2020

通过建模特征交互来检测相关属性以减轻偏见影响的无假设框架，大大减轻了机器学习模型中针对特定人群的歧视和不公平预测行为。

Jul, 2023

本文提出了一种基于概率生成模型的方法，通过在采用了多种形式的相关特征的训练数据中有效地估计敏感属性信息，从而提高公平模型的学习率。实际测试表明了该方法的准确性和公平性。

Mar, 2022

本研究提出了一种新型的公平训练算法，该算法在尽可能保护个人隐私的情况下，避免了在机器学习模型中存在不良社会偏见的问题。实验结果显示，该算法可以有效降低社会偏见问题。

Jun, 2021