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实体 Yash Tomar V

Yash Tomar V

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  1. TOOL · CL_79643 ·

    论文质疑缺失数据下机器学习公平性审计的可靠性

    一篇新论文探讨了在受保护属性数据不完整的情况下，机器学习公平性审计的可靠性。研究人员发现，缺失的受保护标签数据通常不会显著改变常见缓解方法的建议。然而，阈值优化即使在观察到单一维度上的公平性有所改善时，也可能无意中导致交叉性伤害。