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。

本文研究了差分隐私与个体公平性和群体公平性的相互作用。作者关注输出扰动机制，导出了对扰动模型相对于原始模型可以实现的个体和群体公平性水平的高概率界限。输出扰动对个体公平性的影响是有界的，但随着模型维度增长而增加。群体公平性受角余量分布的影响。