学习可解释的公平表示
本文提出了一种信息理论动机的目标函数，用于学习在公平约束条件下最具表达力的数据表示，旨在通过控制不公平性极限的方式帮助用户控制数据表示的公平性，证明了现有方法无法完全实现此目标，通过引入一种优化模型参数和表达力 - 公平性权衡的方法来平衡多种公平概念的权衡，并在更低的计算成本下实现更高的表达能力。
Dec, 2018
本文旨在探讨用表示学习降低预测结果中的不公平因素。针对第三方使用这些学习到的表示却又不明确目标的情境，我们提出了对抗性表示学习方法来确保使用方的公平性。我们将群体公平（人口平等、平等赔率和平等机会）与不同的对抗目标联系起来，通过最坏情况的理论保证和实验验证，我们证明了对该目标的选择对于公平预测是至关重要的。此外，我们还展示了公平迁移学习的首个深入实验演示，并经验证明了我们学习到的表示在保持实用性的同时对新任务具有公平预测的能力，这是公平表示学习的重要目标。
Feb, 2018
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
本文提出了一种数据之间的翻译方法，实现了图像或表格数据的公平性，有效避免保护特征的语义性对公平性造成的影响，并在实际数据集面对性别这一保护特征时表现出了很好的机会平等性。
Oct, 2018
本研究设计了一个 MIO（mixed integer optimization）框架，用于学习最优的分类树算法，以及与任意公平性约束进行扩展；提出了一个新的模型可解释性度量标准，称为决策复杂度；在流行数据集上，我们对公平性、可解释性及预测准确性之间的权衡进行了综合分析，证明了我们的方法在几乎完全平等的情况下仍能保持精度.
Jan, 2022
该论文提出了一种基于潜在表示的证书方法，帮助数据消费者获得现有和新数据点的个体公平性证书，实现了公平性约束和效用之间的平衡，并通过实验评估了该方法在五个真实数据集和多个公平性约束方面的可扩展性和表现力。
Feb, 2020
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