关于提高深度学习模型公正性的大规模经验研究

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内容提要

本论文是一项大规模实证研究,比较了不同公平性改进技术在不同数据集和敏感属性上的性能。结果显示不同方法之间存在较大差异,预处理方法和内处理方法优于后处理方法,其中预处理方法表现最佳。该研究为深度学习模型的公平性提供了全面的建议。

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