原创 如何實現算法中的公平性

機器學習的公平性問題近幾年受到越來越多的關注,該領域出現了一些新的進展。機器學習訓練在涉及到性別、種族等與人相關的敏感屬性時,常常會由於統計性偏差、算法本身甚至是人爲偏見而引入歧視性行爲。由此,爲消除差別影響,改進機器學習公平性,主要途徑