NeuFair: Neural Network Fairness Repair with Dropout
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Dasu, Vishnu Asutosh, Kumar, Ashish, Tizpaz-Niari, Saeid, Tan, Gang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Uncovering Discrimination Clusters: Quantifying and Explaining Systematic Fairness Violations
di: Akash, Ranit Debnath, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Akash, Ranit Debnath, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fairness Testing through Extreme Value Theory
di: Monjezi, Verya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Monjezi, Verya, et al.
Pubblicazione: (2025)
FairLay-ML: Intuitive Debugging of Fairness in Data-Driven Social-Critical Software
di: Yu, Normen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Normen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting Fairness of ML Software Configurations
di: Herrera, Salvador Robles, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Herrera, Salvador Robles, et al.
Pubblicazione: (2024)
Worst-Case Convergence Time of ML Algorithms via Extreme Value Theory
di: Tizpaz-Niari, Saeid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tizpaz-Niari, Saeid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attention Pruning: Automated Fairness Repair of Language Models via Surrogate Simulated Annealing
di: Dasu, Vishnu Asutosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dasu, Vishnu Asutosh, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Robustness of Fairness Practices: A Causal Framework for Systematic Evaluation
di: Monjezi, Verya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Monjezi, Verya, et al.
Pubblicazione: (2026)
An LLM Agentic Approach for Legal-Critical Software: A Case Study for Tax Prep Software
di: Gogani-Khiabani, Sina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gogani-Khiabani, Sina, et al.
Pubblicazione: (2025)
MAFT: Efficient Model-Agnostic Fairness Testing for Deep Neural Networks via Zero-Order Gradient Search
di: Wang, Zhaohui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhaohui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Engineering Fair and Equitable Software Systems for Managing Low-Altitude Airspace Authorizations
di: Gohar, Usman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gohar, Usman, et al.
Pubblicazione: (2024)
FairQuant: Certifying and Quantifying Fairness of Deep Neural Networks
di: Kim, Brian Hyeongseok, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Brian Hyeongseok, et al.
Pubblicazione: (2024)
Metamorphic Debugging for Accountable Software
di: Tizpaz-Niari, Saeid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tizpaz-Niari, Saeid, et al.
Pubblicazione: (2024)
FairFLRep: Fairness aware fault localization and repair of Deep Neural Networks
di: Openja, Moses, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Openja, Moses, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fairness Improvement with Multiple Protected Attributes: How Far Are We?
di: Chen, Zhenpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Zhenpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Concolic Testing on Individual Fairness of Neural Network Models
di: Huang, Ming-I, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Ming-I, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provable Fairness Repair for Deep Neural Networks
di: Ma, Jianan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Jianan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Monitizer: Automating Design and Evaluation of Neural Network Monitors
di: Azeem, Muqsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Azeem, Muqsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fairness Testing in Retrieval-Augmented Generation: How Small Perturbations Reveal Bias in Small Language Models
di: de Oliveira, Matheus Vinicius da Silva, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: de Oliveira, Matheus Vinicius da Silva, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoundnessBench: A Soundness Benchmark for Neural Network Verifiers
di: Zhou, Xingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Xingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analysing the Behaviour of Tree-Based Neural Networks in Regression Tasks
di: Samoaa, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Samoaa, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Neural Networks based Log Anomaly Detection and Explanation
di: Li, Zhong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Zhong, et al.
Pubblicazione: (2023)
RBT4DNN: Requirements-based Testing of Neural Networks
di: Mozumder, Nusrat Jahan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mozumder, Nusrat Jahan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Talking with Verifiers: Automatic Specification Generation for Neural Network Verification
di: Elboher, Yizhak Y., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Elboher, Yizhak Y., et al.
Pubblicazione: (2026)
Debugging and Runtime Analysis of Neural Networks with VLMs (A Case Study)
di: Hu, Boyue Caroline, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Boyue Caroline, et al.
Pubblicazione: (2025)
SimCert: Probabilistic Certification for Behavioral Similarity in Deep Neural Network Compression
di: Li, Jingyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Jingyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
First Three Years of the International Verification of Neural Networks Competition (VNN-COMP)
di: Brix, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Brix, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2023)
GREPO: A Benchmark for Graph Neural Networks on Repository-Level Bug Localization
di: Wang, Juntong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Juntong, et al.
Pubblicazione: (2026)
AI-Driven Code Refactoring: Using Graph Neural Networks to Enhance Software Maintainability
di: Bandarupalli, Gopichand
Pubblicazione: (2025)
di: Bandarupalli, Gopichand
Pubblicazione: (2025)
ADReFT: Adaptive Decision Repair for Safe Autonomous Driving via Reinforcement Fine-Tuning
di: Cheng, Mingfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Mingfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Heterogeneous Directed Hypergraph Neural Network over abstract syntax tree (AST) for Code Classification
di: Yang, Guang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Guang, et al.
Pubblicazione: (2023)
To Be Forgotten or To Be Fair: Unveiling Fairness Implications of Machine Unlearning Methods
di: Zhang, Dawen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Dawen, et al.
Pubblicazione: (2023)
FlakyFix: Using Large Language Models for Predicting Flaky Test Fix Categories and Test Code Repair
di: Fatima, Sakina, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fatima, Sakina, et al.
Pubblicazione: (2023)
Call Me Maybe: Enhancing JavaScript Call Graph Construction using Graph Neural Networks
di: Bhuiyan, Masudul Hasan Masud, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bhuiyan, Masudul Hasan Masud, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty and Fairness Awareness in LLM-Based Recommendation Systems
di: Sah, Chandan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sah, Chandan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Art of Repair: Optimizing Iterative Program Repair with Instruction-Tuned Models
di: Ruiz, Fernando Vallecillos, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ruiz, Fernando Vallecillos, et al.
Pubblicazione: (2025)
Runtime Monitoring and Enforcement of Conditional Fairness in Generative AIs
di: Cheng, Chih-Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Chih-Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards a Neural Debugger for Python
di: Beck, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Beck, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling Down to Scale Up: A Cost-Benefit Analysis of Replacing OpenAI's LLM with Open Source SLMs in Production
di: Irugalbandara, Chandra, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Irugalbandara, Chandra, et al.
Pubblicazione: (2023)
Functional Overlap Reranking for Neural Code Generation
di: To, Hung Quoc, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: To, Hung Quoc, et al.
Pubblicazione: (2023)
Causally Perturbed Fairness Testing
di: Du, Chengwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Chengwen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Uncovering Discrimination Clusters: Quantifying and Explaining Systematic Fairness Violations
di: Akash, Ranit Debnath, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Fairness Testing through Extreme Value Theory
di: Monjezi, Verya, et al.
Pubblicazione: (2025) -
FairLay-ML: Intuitive Debugging of Fairness in Data-Driven Social-Critical Software
di: Yu, Normen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Predicting Fairness of ML Software Configurations
di: Herrera, Salvador Robles, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Worst-Case Convergence Time of ML Algorithms via Extreme Value Theory
di: Tizpaz-Niari, Saeid, et al.
Pubblicazione: (2024)