Balancing Act: Constraining Disparate Impact in Sparse Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Hashemizadeh, Meraj, Ramirez, Juan, Sukumaran, Rohan, Farnadi, Golnoosh, Lacoste-Julien, Simon, Gallego-Posada, Jose |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Cooper: A Library for Constrained Optimization in Deep Learning
von: Gallego-Posada, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gallego-Posada, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position: Adopt Constraints Over Fixed Penalties in Deep Learning
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Feasible Learning
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position: Cracking the Code of Cascading Disparity Towards Marginalized Communities
von: Farnadi, Golnoosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farnadi, Golnoosh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Intrinsic Socioeconomic Biases in Large Language Models
von: Arzaghi, Mina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arzaghi, Mina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Intrinsic Meets Extrinsic Fairness: Assessing the Downstream Impact of Bias Mitigation in Large Language Models
von: Arzaghi', 'Mina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arzaghi', 'Mina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causal Fair Metric: Bridging Causality, Individual Fairness, and Adversarial Robustness
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fairness in Federated Learning: Fairness for Whom?
von: Taik, Afaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Taik, Afaf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On PI Controllers for Updating Lagrange Multipliers in Constrained Optimization
von: Sohrabi, Motahareh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sohrabi, Motahareh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Cost of Arbitrariness for Individuals: Examining the Legal and Technical Challenges of Model Multiplicity
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Different Horses for Different Courses: Comparing Bias Mitigation Algorithms in ML
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fairness Incentives in Response to Unfair Dynamic Pricing
von: Thibodeau, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thibodeau, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Advancing Cultural Inclusivity: Optimizing Embedding Spaces for Balanced Music Recommendations
von: Moradi, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moradi, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LoRA Provides Differential Privacy by Design via Random Sketching
von: Malekmohammadi, Saber, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Malekmohammadi, Saber, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reviving Your MNEME: Predicting The Side Effects of LLM Unlearning and Fine-Tuning via Sparse Model Diffing
von: Kassem, Aly M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kassem, Aly M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Wasserstein Distributionally Robust Optimization Through the Lens of Structural Causal Models and Individual Fairness
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data as a Lever: A Neighbouring Datasets Perspective on Predictive Multiplicity
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dual Optimistic Ascent (PI Control) is the Augmented Lagrangian Method in Disguise
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Representational Harms to Quality-of-Service Harms: A Case Study on Llama 2 Safety Safeguards
von: Chehbouni, Khaoula, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chehbouni, Khaoula, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Systemizing Multiplicity: The Curious Case of Arbitrariness in Machine Learning
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking Hallucinations: Correctness, Consistency, and Prompt Multiplicity
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ganesh, Prakhar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Fragile to Certified: Wasserstein Audits of Group Fairness Under Distribution Shift
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Designing Ambiguity Sets for Distributionally Robust Optimization Using Structural Causal Optimal Transport
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ehyaei, Ahmad-Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding the role of depth in the neural tangent kernel for overparameterized neural networks
von: St-Arnaud, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: St-Arnaud, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Balancing Profit and Fairness in Risk-Based Pricing Markets
von: Thibodeau, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thibodeau, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FairLoRA: Unpacking Bias Mitigation in Vision Models with Fairness-Driven Low-Rank Adaptation
von: Sukumaran, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sukumaran, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards More Realistic Extraction Attacks: An Adversarial Perspective
von: More, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: More, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Delta-Crosscoder: Robust Crosscoder Model Diffing in Narrow Fine-Tuning Regimes
von: Kassem, Aly, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kassem, Aly, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentially Private Clustered Federated Learning
von: Malekmohammadi, Saber, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Malekmohammadi, Saber, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Facets of Disparate Impact: Evaluating Legally Consistent Bias in Machine Learning
von: Briscoe, Jarren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Briscoe, Jarren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Balancing Act of Policies in Developing Machine Learning Explanations
von: Tjaden, Jacob
Veröffentlicht: (2025)
von: Tjaden, Jacob
Veröffentlicht: (2025)
Disparate Impact on Group Accuracy of Linearization for Private Inference
von: Das, Saswat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Das, Saswat, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Omega: Optimistic EMA Gradients
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Disparate Conditional Prediction in Multiclass Classifiers
von: Sabato, Sivan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sabato, Sivan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Feature Importance Disparities for Data Bias Investigations
von: Chang, Peter W., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chang, Peter W., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Use Sparse Autoencoders to Discover Unknown Concepts, Not to Act on Known Concepts
von: Peng, Kenny, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Peng, Kenny, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Coming Crisis of Multi-Agent Misalignment: AI Alignment Must Be a Dynamic and Social Process
von: Carichon, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Carichon, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Disparate Effect Of Missing Mediators On Transportability of Causal Effects
von: Mhasawade, Vishwali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mhasawade, Vishwali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Disparities in Post Hoc Machine Learning Explanation
von: Mhasawade, Vishwali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mhasawade, Vishwali, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Explaining How Quantization Disparately Skews a Model
von: Bellam, Abhimanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bellam, Abhimanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Cooper: A Library for Constrained Optimization in Deep Learning
von: Gallego-Posada, Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Position: Adopt Constraints Over Fixed Penalties in Deep Learning
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Feasible Learning
von: Ramirez, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Position: Cracking the Code of Cascading Disparity Towards Marginalized Communities
von: Farnadi, Golnoosh, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Understanding Intrinsic Socioeconomic Biases in Large Language Models
von: Arzaghi, Mina, et al.
Veröffentlicht: (2024)