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downstream task models
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通过基于梯度的表示解释来消除模型偏差
本文提出了一种基于代理属性与敏感属性的公平性框架,通过梯度解释找到模型关注点,再利用它们来指导下游任务模型的训练,以实现公平性和效用之间的平衡。实验证明,我们的框架在非分离和分离表示学习方法上具有更好的公平性 - 精度平衡。
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