本文提出了一种新的由两个独立模型构成的度量学习结构 Guided Deep Metric Learning，通过使用 Few-Shot Learning 的角度来生成一个基于带标签数据的先验知识的减少的假设空间，之后通过离线的知识蒸馏方案来指导或规则化学生模型的决策边界，提高在分布偏移下的一般化，并获得了高达 40% 的 (Recall@1, CIFAR10) 改进。

Jun, 2022

本文通过对深度度量学习算法的客观比较研究，发现了深度度量学习算法饱和度高于文献中表明的水平，并揭示了嵌入空间密度与模型泛化性能之间的相关性，并提出了一种简单有效的训练正则化方法来提高基于排名的深度度量学习模型的性能。

Feb, 2020

本文针对之前的距离度量学习算法中存在的一些问题，提出了一种通过分布模型在表示空间中自适应评估相似性，并通过惩罚类别分布重叠实现局部判别的新方法，在多项任务上取得了最新的分类结果，并提高了所学表示的属性集中度和层次恢复能力。

Nov, 2015

通过将与预测相关的分布属性纳入考虑，我们扩展了人口平等的概念，允许专家知识在公平解决方案中得到应用，并通过一个工资的实际案例说明了此新度量的使用，同时开发了解决实际挑战的参数方法，提供了一个适用于现实生活中应用场景的强大解决方案。

Oct, 2023

为了防止受保护人口受到歧视，减轻数据拥有者法律责任，本文尝试通过映射特征到公平表征空间，预防性地消除特征与敏感属性之间的相关性。实验结果表明，平滑表征分布可提供公平证书的泛化保证，同时不降低下游任务的准确性。

Jun, 2020

该研究使用深度学习重建技术分析了基于神经网络的磁共振成像的公平性问题，发现性别和年龄子群之间存在显著的性能偏差，并提供了改进医学人工智能应用公平性的见解。

Sep, 2023

本研究旨在通过条件人口失调性 (CDD) 的公平性定义来评估公平度量和公平约束，在欧盟非歧视法律框架下支持公平上下文方法，并进行了数据分析，发现 AI 辅助决策在法律角度上具有公平性，取决于具体情况和法律理由。

Jun, 2023

提出了一种基于人类判断的 “个体公正” 近似度量的解决方案，该模型假定我们可以获得人类的公正裁决者，其可以回答关于特定任务的个体相似性的有限一组查询，该模型包括相关的度量逼近定义，逼近构造和学习程序。

Jun, 2019

从决策合理性角度出发，通过分析不同子组中神经元的影响，定义参数平衡分数来表征公平决策过程，提出了一种全新的公平性训练任务 - 决策合理性对齐，旨在使深度神经网络在中间层和最终预测时对子组的响应保持一致，提出了一种渐进式算法，即梯度引导的平衡对齐，可以显著提高公平性，同时保持准确性水平，且优于其他方法。

Jun, 2023

该研究讨论了使用神经网络建立心脏数据的图像分割模型时，数据库不平衡导致的种族偏见，提出了三种解决方案，并发现 protected group models 的使用最有效。

Jun, 2021