揭示群体特定的分布式概念漂移：联邦学习中的公正要求

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过采用多模型方法，局部组特定漂移检测机制和随时间连续聚类模型的途径，我们的研究旨在解决机器学习中的公平性问题，特别关注组特定漂移和其分布式对应问题。

该文章介绍了一个旨在减少群体偏见、保护隐私和减少资源利用开销的群体公平联邦学习框架。通过计算群体重要性权重、优化表现最差群体的性能以及最小化最差和最好表现群体之间的差异，实现公平决策能力。该框架在人类情绪识别和图像分类基准上的评估验证了其在实际异构环境中的有效性。

群体偏见 群体公平 联邦学习 资源利用开销 隐私保护
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