本研究提出了FairGrad方法，通过基于群体权重的重新加权方案实现群体内部公平性，适用于多种公平性定义，并在多个数据集上取得良好效果。同时，探讨了个体公平性、非凸模型训练问题及公平性排序方法，提出了多种优化算法以提高学习算法的公平性和准确性。

该研究探讨了在线学习中的个体公平性问题，提出了多种算法以减小公平性侵犯并优化回报。研究涵盖个体分类、团体公平性和推荐系统的公平性审核，强调公平性与准确性之间的权衡，并通过实验验证了算法的有效性。