深度学习模型公平性修复

深度学习模型具有强大的特征提取能力,在决策领域得到广泛应用,但往往产生不公平的预测结果,造成不良的社会影响,现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度学习模型公平性修复方法,实现了在保证准确性同时高效高质量修复公平性。

深度学习模型公平性修复-张耕源

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