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FACTS：先放大相关性，再切片发现偏差
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
FITNESS是一种通过去相关化敏感特征和标签之间的因果效应来缓解模型偏见的方法，使用多目标优化平衡性能和公平性。在8个基准测试中，FITNESS在提高模型公平性的同时保持了模型的性能，并在96.72％的情况下优于已有的所有方法。
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关键要点
- FITNESS是一种通过去相关化敏感特征和标签之间的因果效应来缓解模型偏见的方法。
- FITNESS使用多目标优化来平衡模型的性能和公平性。
- 在8个基准测试中，FITNESS与7种现有的方法进行了比较。
- FITNESS在提高模型公平性的同时保持了模型的性能。
- FITNESS在96.72%的情况下优于已有的所有方法。
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