BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
local fairness
搜索结果 - 4
公平 ROAD：对抗去偏的鲁棒优化
该研究致力于解决局部公平性问题，引入了 ROAD 方法，结合了分布鲁棒优化框架和公平对抗学习目标，从而实现了在整个人口和特征空间的任何子区域内预测的无偏性。实证实验证明该方法在三个标准数据集上实现了局部公平性和准确性的帕累托优势，并在分布转
→
PDF
8 months ago
ICML
揭秘联邦学习中的本地和全局公平权衡：使用部分信息分解
用信息论的视角探讨了联邦学习中与敏感属性（如性别、种族等）相关的公平性权衡问题，通过部分信息分解（PID）的方法确定了三种不公平性的来源，即独特差异、冗余差异和掩盖差异，并在实验证明了这三种差异如何影响全局和本地的公平性，提供了更精细的不公
→
PDF
a year ago
关于解缠和局部公平的表示
通过分离表示的方式，研究了如何在敏感属性方面实现本地公平来实现公平分类，并在预测收入和再监禁率等真实场景下验证了该方法的优点。
PDF
2 years ago
多阶段选择中本地公平的代价
该论文研究了在多阶段决策中，如何定义并保证公平性问题，提出了局部公平和全局公平的概念，并通过线性规划计算最大化精度的局部公平和全局公平选择。此外，还定义了局部公平的代价来衡量因遵循局部公平而导致的精度损失。
PDF
5 years ago
Prev
Next