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以 Wasserstein 距离为指导的对抗性权重调整用于偏见缓解

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

公平机器学习算法旨在消除不同群体间的行为差异，但研究发现，在训练数据存在偏差的情况下，同等重视不同规模和分布的群体可能与鲁棒性相冲突。本文评估了多种算法和基准数据集的攻击，分析了公平机器学习的鲁棒性。

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标签

公平机器学习 攻击 行为差异 训练数据偏差 鲁棒性
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