fairness in machine learning | BriefGPT

关键词fairness in machine learning

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蛋糕上的樱桃：公平不是一个优化问题
公平蛋糕切分是一种研究如何公平地将资源划分给多个参与者的数学子领域。本研究阐述了公平蛋糕切分与监督多标签分类之间的联系，以及其在机器学习中解决公平性问题的潜力。研究发现，为了满足公平性要求，有时为了最优性，会故意犯错，并在同一社群中偏爱不值
PDF12 days ago
CVPR强制条件独立性：公平表示学习和因果图像生成
我们介绍了一种新的训练范式，通过使用动态采样策略，扩展了将条件独立性约束推广到高维特征空间的方法，从而能够在保持等概率性约束的条件下实现任何受保护属性与扩散自动编码器潜在表示的条件独立性，从而实现具有可控潜在空间的因果图像生成，而保持下游任
PDF3 months ago
公平攻击：隐藏算法中的不公平行为
机器学习中的公平性与公正度计量的滥用及预防措施。
PDF8 months ago
眼睛公平性：用于公平眼疾筛查和公平身份缩放的大规模三维成像数据集
医学领域中公平性在机器学习中的应用，当前存在公共数据集有限、缺乏大规模 3D 成像数据以及有限身份属性的问题，为解决这些问题，我们引入了 Harvard-EF 数据集，包含 3 万个病例以及包括性别、种族、年龄等六个身份属性的 2D 和 3
PDF9 months ago
非 IID 图数据中的公平性：现状与未来方向
研究机器学习中的算法偏差和公平性的重要性已经导致公平性研究的增加，这通常假定底层数据是独立且分布相同的，但实际上，数据通常用非 IID 图结构表示，在非 IID 图数据中进行公平性研究对于弥合传统的 IID 数据所设计的公平性文献和现有工作
PDF2 years ago
为什么公平性无法自动化：弥合欧盟反歧视法和人工智能之间的差距
通过对非歧视法的案例进行研究，提出了一种指标条件人口差异（CDD）来衡量机器学习中的公平性，此举可促进机器学习中公平性考虑，并尊重欧盟非歧视法中的情境因素。
PDF4 years ago