公平协方差神经网络

本研究针对数据中的偏见及其在样本较少时导致的不稳定性问题，提出了公平协方差神经网络（FVNNs），通过对协方差矩阵进行图卷积处理，实现既公平又准确的预测。FVNNs 提供了灵活的模型，支持多种现有的偏见缓解技术，并在合成和实际数据上验证了其鲁棒性和公平性。