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公平多智体社会福利优化的无懊悔学习
在线多智能体 NSW（Nash 社会福利）最大化问题中，我们提出了一种完全回答 NSW 作为目标的无悔公平学习是否可能的算法，并且在不同设置下得到了相应的后悔界限。
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a month ago
FairTune: 优化参数高效微调用于医疗图像分析中的公平性
在医学诊断等伦理敏感应用领域，以鲁棒的群体公平性训练模型至关重要。尽管有越来越多的研究旨在减少人工智能中的人口偏差，但这个问题仍然具有挑战性。公平性的泛化差距是这个挑战的原因之一：高容量的深度学习模型几乎可以完美地拟合所有训练数据，从而在训
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9 months ago
带核的条件对比学习
本文提出了一种新型的基于核函数嵌入算子的条件对比学习框架 (CCL-K)，并在弱监督，公平性和困难负样本对比学习方面进行了实验，结果表明 CCL-K 优于现有的基线模型。
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2 years ago
通过统计平等棱镜调查机器学习中的偏见 —— 以成人数据集为例
本文阐述了机器学习模型中出现偏见导致算法决策对特定群体或少数群体的歧视的问题，提出了公平学习问题的数学框架，运用标准差异影响指数量化偏见，最终检查了不同方法在二元分类结果中减少偏见的性能，并表明一些直观方法并不有效。这揭示了在训练观测结果包
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4 years ago
差分隐私公平学习
研究如何在收集敏感属性信息受到禁止或限制的情况下，通过差分隐私算法实现公平学习，并提出两种算法来设计实现，同时保证了差分隐私和均等几率性，讨论这三个性质间的权衡关系。
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6 years ago
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