Mar, 2023
FAIR-Ensemble: 深度集成自然产生公平性
FAIR-Ensemble: When Fairness Naturally Emerges From Deep Ensembling
Wei-Yin Ko, Daniel D'souza, Karina Nguyen, Randall Balestriero, Sara Hooker
TL;DR通过分析异质性模型,我们探究了不同培训集合的神经网络集成对子群体表现的影响。发现使用同质集成,即使所有单独模型使用相同的训练集,架构和设计选择,仍然可以获得令人信服和有力的最坏 k 值和少数群体的表现提升。我们的研究证明,简单的神经网络集成可以是减轻不同 DNN 分类器的不同影响的有效工具,从而遏制算法伤害。