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Bias and Fairness: Improving $α$-sized Worst-case Fairness via Intrinsic Reweighting
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过内在重标定训练样本的重要性，解决缺乏人口统计信息下的公平性问题。该方法针对最坏情况进行训练，增强了对异常值的鲁棒性，实验结果显示其在公平性基准测试中表现优越。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，解决缺乏人口统计信息下的公平性问题。
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该方法基于'$α$-大小最坏情况公平性'，通过重标定训练样本的重要性进行训练。
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研究增强了对异常值的鲁棒性，针对最坏情况进行训练。
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实验结果显示，该方法在公平性基准测试中表现优越。
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