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偏见与公平：通过内在重标定改善$α$-大小最坏情况公平性
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内容提要
本研究提出了一种新方法，针对缺乏人口统计信息的公平性问题，基于“$α$-大小最坏情况公平性”。通过重标定样本重要性和对抗训练，实验结果表明该方法在公平性测试中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决缺乏人口统计信息的公平性问题。
- 该方法基于“$α$-大小最坏情况公平性”。
- 通过重标定样本重要性和对抗训练来实现公平性。
- 实验结果表明该方法在公平性测试中表现优异。
- 该方法实现了对异常值的鲁棒处理。
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