如何做到公平？对标签和选择偏差的研究
存在情况下，偏见缓解技术能够更准确的模型，在无偏数据上测量时。我们通过对偏见类型和缓解技术的效果建立关系来解决这一问题，并用理论分析来解释实验结果，并展示最小化公平度量并不一定会产生最公平的分布。
研究注入数据偏差对公平分类器的影响，证明重新加权损失可以恢复原始数据分布上的贝叶斯最优组感知公平分类器。实验发现，重新加权和指数梯度等简单公平技术在训练数据注入偏差时提供稳定的准确度和公平性保证。
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