该文章介绍了一个旨在减少群体偏见、保护隐私和减少资源利用开销的群体公平联邦学习框架。通过计算群体重要性权重、优化表现最差群体的性能以及最小化最差和最好表现群体之间的差异，实现公平决策能力。该框架在人类情绪识别和图像分类基准的评估中验证了其在实际异构环境中的有效性。

该文章介绍了一个旨在减少群体偏见、保护隐私和减少资源利用开销的群体公平联邦学习框架。通过计算群体重要性权重、优化表现最差群体的性能以及最小化最差和最好表现群体之间的差异，实现公平决策能力。该框架在人类情绪识别和图像分类基准上的评估验证了其在实际异构环境中的有效性。