long-term fairness | BriefGPT

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机器学习中的长期公平性调查和追求：定义、方法和挑战的综述
通过研究现有文献，本调查从不同角度回顾了长期公平性的研究，并提出了一个分类法。我们突出了一些关键挑战，考虑了未来的研究方向，分析了现有的问题和潜在的深入探索。
PDF24 days ago
实时决策的长期公平性：一种受限在线优化方法
通过引入一个名为 LoTFair 的在线算法，本研究提出了一个框架，用于在具有时间变化公平性约束的动态决策系统中确保长期公平性。研究证明，LoTFair 可以在保持长期性能的同时，使整体公平性违规变得微不足道。
PDF6 months ago
平等的长期收益率：将静态公平概念应用于顺序决策
通过引入一种名为 ELBERT-PO 的偏差缓解方法，我们在三个连续决策环境上的实验证明 ELBERT-PO 方法显著减少了偏差并保持了高效用性。
PDF10 months ago
决策系统长期公平性的优势正则化策略优化
本文介绍了使用深度强化学习方法来优化决策的长期公平性，通过比较三个案例，结果表明，我们的方法可以通过正则化不同动作的优势评估来轻松实现公平性约束而不需要奖励工程或牺牲训练效率。
PDF2 years ago
ICLREqual Improvability: 一个考虑长期影响的新公平性概念
提出一种新的公正性指标 EI (即平等的可改进性)，并且提出了三种算法来解决 EI 规则化优化问题。实验结果表明，使用 EI 指标可以实现长期公正性。
PDF2 years ago
推荐系统中的长期公平性
本文提出了一种用于动态公平学习的约束强化学习算法，通过将推荐问题建模为约束马尔可夫决策过程，以解决推荐系统中长期公平性的问题。实验结果表明，该算法在推荐性能、短期公平性和长期公平性方面均具有优越性。
PDF3 years ago