本研究提出匹配人口平衡 (MDP) 方法，解决群体公平性测量中的隐含属性问题，量化不同保护群体的预测差异，并通过“通过匹配实现公平性”（FTM）算法成功训练公平模型。

Kaplan和Hoffmann的预算优化模型存在预测差异。通过分析计算成本、预热时间和优化器调整等因素，修正后与Hoffmann的定律一致。学习率衰减对模型有效性影响不大，并推导出最优学习率和批次大小的扩展定律。