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公平感知元学习与纳什谈判
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究将多目标神经架构搜索和超参数优化应用于表格数据，通过同时优化架构和训练超参数，解决了准确性和公平性的问题。研究发现，仅通过神经架构搜索优化的模型无法固有地解决公平性问题。该研究展示了在深度学习模型中自动化公平性和准确性优化的潜力。
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关键要点
- 本研究关注表格数据模型的公平性问题，采用不同策略更新模型架构和训练超参数。
- 首次将多目标神经架构搜索（NAS）和超参数优化（HPO）应用于表格数据，探索了多种模型架构。
- 研究发现，仅通过NAS优化的模型无法固有地解决公平性问题。
- 提出了一种新方法，通过同时优化架构和超参数，以实现准确性和公平性的多目标约束。
- 设计的模型在公平性、准确性或两者方面优于现有的偏执缓解方法，并在单目标优化中达到了帕累托最优。
- 研究强调了在深度学习模型中自动化优化公平性和准确性的潜力。
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