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performance heterogeneity
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FairSTG: 通过协作的样本级优化来对抗性能异质性
该研究论文提出了一种面向公平性的模型无关的时空图学习框架(FairSTG),利用先进样本与挑战性样本之间的协同混合来解决不公平的时空学习中的性能异质性问题,从而提高公平性质量并保持可比较的预测准确性,并能够通过样本级的检索和补偿对空间和时间
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4 months ago
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