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通过匹配实现公平性
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内容提要
本研究提出匹配人口平衡 (MDP) 方法，解决群体公平性测量中的隐含属性问题，量化不同保护群体的预测差异，并通过“通过匹配实现公平性”（FTM）算法成功训练公平模型。
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关键要点
- 本研究提出匹配人口平衡 (MDP) 方法，解决群体公平性测量中的隐含属性问题。
- 开发了新的群体公平约束，以学习更公平的模型。
- 匹配人口平衡 (MDP) 量化了不同保护群体之间的预测差异。
- 通过创新算法“通过匹配实现公平性”（FTM）成功训练出具有特定良好特性的群体公平模型。
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