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公平典型相关分析
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种框架，通过最小化与受保护属性相关的相关差异误差来减轻正则相关分析中的不公平现象。实验评估证明了该方法在减少相关差异误差方面的有效性，同时不会影响准确性。
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关键要点
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该论文研究了正则相关分析（CCA）中的公平性和偏见问题。
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提出了一种框架，通过最小化与受保护属性相关的相关差异误差来减轻不公平现象。
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该方法使得 CCA 能够从所有数据点中学习全局投影矩阵。
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确保这些矩阵与特定群体的投影矩阵具有可比性。
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通过对合成和实际数据集的实验评估，证明了该方法在减少相关差异误差方面的有效性。
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该方法不会影响 CCA 的准确性。
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