本论文探讨了在不同人群中最小化误差差异和维护校准概率估计之间的紧张关系，并表明校准只与单一误差约束兼容。
Sep, 2017
公平机器学习的早期专注是确保由算法指导的决策是公平的，三个公平定义引起了人们的关注，即反分类，分类平衡和校准，但这三个公平定义都有重大的统计局限性。相比之下，我们认为更倾向于根据最准确的风险估计对类似风险的人进行相似的处理，而不是一定要满足公平的数学定义，并强调这种方法需要大量的努力来构建适当的风险估计。
Jul, 2018
在处理敏感信息的应用程序中，数据限制可能会对机器学习（ML）分类器的可用数据施加限制，本文提出了一个框架，模拟了在四种实际情景下准确性和公平性之间的折衷，以确定在各种数据限制情况下，贝叶斯分类器的准确性受到的影响是如何的。
Mar, 2024
该研究介绍了一种名为公平校准的后训练方法，用以减少面部识别模型中的偏见，并提高模型准确性和公平性，同时避免再训练、再调整模型以及敏感数据泄露等问题。
Jun, 2021
本研究探讨了医疗影像分析中的人工智能系统的公平性问题，特别是围绕判定偏见和校准偏见的研究，并展示了通常使用的多种校准指标对样本量存在系统性偏差的情况，如果未考虑到这一点，可能会导致错误的公平性分析。
May, 2023
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
本篇论文提出了一种通用的重构校正方法，可以在满足用户定义的约束条件（如公平性信息）的同时最小化敌手的猜测的更改，并解决了黑盒访问目标模型的情况下反应了培训数据敏感属性的问题。
Sep, 2022
本文介绍了一个基于交互和隐私保护测试的框架，该框架允许对任何经过训练的模型进行公平程度的认证，无论其训练过程和架构如何，并且提供了一种加密技术来自动进行公平测试和认证推理，同时隐藏参与者的敏感数据。
Sep, 2020
为保证公正性，公平机器学习算法致力于消除不同群体间的行为差异，但是研究表明，在训练数据存在偏差的情况下，将同等的重视不同规模和分布的不同群体，可能会与鲁棒性相冲突，攻击者可以通过对样本和标签的控制来攻击群体公平性机器学习，从而在测试数据上显著降低测试准确率，本文评估了多种算法和基准数据集的攻击，分析了公平机器学习的鲁棒性。
Jun, 2020
本文提出了在机器学习半私密设置中进行公平分类的新框架 FairSP，该框架可以借助少量的干净敏感属性来纠正嘈杂的敏感属性，然后通过对抗的方式，共同模拟已经校正的和干净的数据，以实现去偏差和预测，并证明该模型可以保证当大多数敏感属性是私密时的公平性。
Jul, 2022