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通过 NAS 实现更公平和更准确的表格模型
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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
本研究使用多目标神经架构搜索和超参数优化，解决表格数据模型的公平性问题。研究发现，仅优化准确性的模型无法解决公平性问题。该研究设计了能在公平性、准确性或两者方面优于目前最先进的偏执缓解方法的模型，并达到了帕累托最优。研究强调了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
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本研究关注表格数据模型的公平性问题，采用多目标神经架构搜索和超参数优化。
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仅优化准确性的模型无法解决公平性问题。
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研究首次将多目标神经架构搜索（NAS）和超参数优化（HPO）应用于表格数据领域。
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对MLP、ResNet和FT-Transformer进行了广泛的架构和超参数空间探索。
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发现模型预测的准确性和公平性指标与超参数组合存在依赖关系。
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提出了一种新颖的方法，通过同时优化架构和训练超参数来解决公平性和准确性问题。
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设计的模型在公平性、准确性或两者方面优于目前最先进的偏执缓解方法，并达到了帕累托最优。
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研究强调了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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