本研究提出了TAB框架，解决深度神经网络在不同群体间表现差异的问题。TAB通过识别虚假样本，生成平衡训练集，无需调优超参数，在无群体信息下提升最差群体性能，同时保持整体准确性，效果优于现有方法。

该研究讨论了公平性在自动化决策中的概念和实现方式，指出了当前公平机器学习范式中的错误推理和可疑做法，并探讨了在存在群体差异的数据设置中准确结果和群体相似结果之间的权衡。建议未来相关领域进行改进。