AIM:归因、解释、减轻数据不公平
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内容提要
数据收集中的历史性歧视对弱势群体和个体产生了影响。现有的公平机器学习研究主要致力于减轻模型预测中的歧视倾向,但对于如何追踪数据中存在的偏见却付出了较少的努力,尽管这对公平机器学习的透明度和可解释性非常重要。为了填补这一空白,我们研究了一个新的问题:发现在训练数据中反映偏见 /...
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数据收集中的历史性歧视对弱势群体和个体产生了影响。现有的公平机器学习研究主要致力于减轻模型预测中的歧视倾向,但对于如何追踪数据中存在的偏见却付出了较少的努力,尽管这对公平机器学习的透明度和可解释性非常重要。为了填补这一空白,我们研究了一个新的问题:发现在训练数据中反映偏见 /...