BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-18T00:00:00Z 通过 NAS 实现更公平和更准确的表格模型 💡 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 nas 公平性问题 准确性优化 多目标神经架构搜索 深度学习模型 超参数优化 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
