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基于排名的公平回归多任务学习
本文提出了一种基于 Mann Whitney U 统计量的公平性学习方法，用于多任务回归模型的训练，通过非凸的优化和个体排名函数的分组排名功能的定义来提高性能。实验结果验证了本方法的出色表现。
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4 years ago
ICCV
平衡数据集并不足够：在深度图像表示中估计和缓解性别偏见
本文提出了一个框架来度量和降低视觉识别任务中与保护变量（例如性别）有关的固有偏差。通过采用对抗性方法来从深度神经网络中去除受保护变量的不想要的特征，我们展示了该方法的有效性，并在两个数据集上进行了实验。实验结果表明，在保持准确性的情况下，本
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6 years ago
一种移除敏感信息的算法应用于独立于种族的再犯罪预测
本文提出了一种概率算法偏见的方法，通过消除模型将要训练的数据中所有关于保护变量的信息来消除模型中的偏见。我们将我们的方法应用于一个关于罪犯在被判决时的犯罪历史数据集，并证明了一种创建 “种族中立” 模型的常见方法 - 即忽略种族作为协变量
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7 years ago
公平预测算法的统计框架
本文提出了通过从可允许的训练数据中去除保护变量的所有信息来消除预测模型偏见的方法，并将其应用于罪犯记录的数据集以产生种族中立的再逮捕预测方案，证明了将种族作为协变量省略的方式仍导致存在种族差异，并且证明了应用我们提出的方法可以将这些数据中的
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8 years ago
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