AdapFair: Ensuring Adaptive Fairness for Machine Learning Operations
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Huang, Yinghui, Tang, Zihao, Chang, Xiangyu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Procedural Fairness and Its Relationship with Distributive Fairness in Machine Learning
par: Wang, Ziming, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Ziming, et autres
Publié: (2025)
Fair Multivariate Adaptive Regression Splines for Ensuring Equity and Transparency
par: Haghighat, Parian, et autres
Publié: (2024)
par: Haghighat, Parian, et autres
Publié: (2024)
What is Fair? Defining Fairness in Machine Learning for Health
par: Gao, Jianhui, et autres
Publié: (2024)
par: Gao, Jianhui, et autres
Publié: (2024)
The Fragility of Fairness: Causal Sensitivity Analysis for Fair Machine Learning
par: Fawkes, Jake, et autres
Publié: (2024)
par: Fawkes, Jake, et autres
Publié: (2024)
Ensuring User-side Fairness in Dynamic Recommender Systems
par: Yoo, Hyunsik, et autres
Publié: (2023)
par: Yoo, Hyunsik, et autres
Publié: (2023)
Normalise for Fairness: A Simple Normalisation Technique for Fairness in Regression Machine Learning Problems
par: Amin, Mostafa M., et autres
Publié: (2022)
par: Amin, Mostafa M., et autres
Publié: (2022)
Insights From Insurance for Fair Machine Learning
par: Fröhlich, Christian, et autres
Publié: (2023)
par: Fröhlich, Christian, et autres
Publié: (2023)
Algorithmic Challenges in Ensuring Fairness at the Time of Decision
par: Salem, Jad, et autres
Publié: (2021)
par: Salem, Jad, et autres
Publié: (2021)
OxonFair: A Flexible Toolkit for Algorithmic Fairness
par: Delaney, Eoin, et autres
Publié: (2024)
par: Delaney, Eoin, et autres
Publié: (2024)
Evaluating Fair Feature Selection in Machine Learning for Healthcare
par: Zawad, Md Rahat Shahriar, et autres
Publié: (2024)
par: Zawad, Md Rahat Shahriar, et autres
Publié: (2024)
Identities are not Interchangeable: The Problem of Overgeneralization in Fair Machine Learning
par: Wang, Angelina
Publié: (2025)
par: Wang, Angelina
Publié: (2025)
FairGT: A Fairness-aware Graph Transformer
par: Luo, Renqiang, et autres
Publié: (2024)
par: Luo, Renqiang, et autres
Publié: (2024)
Counterfactual Fairness Evaluation of Machine Learning Models on Educational Datasets
par: Kim, Woojin, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Woojin, et autres
Publié: (2025)
The Effect of Enforcing Fairness on Reshaping Explanations in Machine Learning Models
par: Anderson, Joshua Wolff, et autres
Publié: (2025)
par: Anderson, Joshua Wolff, et autres
Publié: (2025)
FairHome: A Fair Housing and Fair Lending Dataset
par: Bagalkotkar, Anusha, et autres
Publié: (2024)
par: Bagalkotkar, Anusha, et autres
Publié: (2024)
Adaptive Boosting with Fairness-aware Reweighting Technique for Fair Classification
par: Song, Xiaobin, et autres
Publié: (2024)
par: Song, Xiaobin, et autres
Publié: (2024)
Algorithmic Fairness in Performative Policy Learning: Escaping the Impossibility of Group Fairness
par: Somerstep, Seamus, et autres
Publié: (2024)
par: Somerstep, Seamus, et autres
Publié: (2024)
FairBranch: Mitigating Bias Transfer in Fair Multi-task Learning
par: Roy, Arjun, et autres
Publié: (2023)
par: Roy, Arjun, et autres
Publié: (2023)
Fairness in Federated Learning: Fairness for Whom?
par: Taik, Afaf, et autres
Publié: (2025)
par: Taik, Afaf, et autres
Publié: (2025)
Tuning Derivatives for Causal Fairness in Machine Learning
par: Edström, Filip, et autres
Publié: (2026)
par: Edström, Filip, et autres
Publié: (2026)
Fair Machine Learning in Healthcare: A Review
par: Feng, Qizhang, et autres
Publié: (2022)
par: Feng, Qizhang, et autres
Publié: (2022)
On The Fairness Impacts of Hardware Selection in Machine Learning
par: Nelaturu, Sree Harsha, et autres
Publié: (2023)
par: Nelaturu, Sree Harsha, et autres
Publié: (2023)
An Experimental Study on Fairness-aware Machine Learning for Credit Scoring Problems
par: Thu, Huyen Giang Thi, et autres
Publié: (2024)
par: Thu, Huyen Giang Thi, et autres
Publié: (2024)
Causal Fair Machine Learning via Rank-Preserving Interventional Distributions
par: Bothmann, Ludwig, et autres
Publié: (2023)
par: Bothmann, Ludwig, et autres
Publié: (2023)
FairWire: Fair Graph Generation
par: Kose, O. Deniz, et autres
Publié: (2024)
par: Kose, O. Deniz, et autres
Publié: (2024)
On Demographic Group Fairness Guarantees in Deep Learning
par: Luo, Yan, et autres
Publié: (2024)
par: Luo, Yan, et autres
Publié: (2024)
Learning Interpretable Fair Representations
par: Wang, Tianhao, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Tianhao, et autres
Publié: (2024)
Investigating Gender Fairness in Machine Learning-driven Personalized Care for Chronic Pain
par: Gajane, Pratik, et autres
Publié: (2024)
par: Gajane, Pratik, et autres
Publié: (2024)
Distribution-Free Fair Federated Learning with Small Samples
par: Yin, Qichuan, et autres
Publié: (2024)
par: Yin, Qichuan, et autres
Publié: (2024)
Post-Fair Federated Learning: Achieving Group and Community Fairness in Federated Learning via Post-processing
par: Duan, Yuying, et autres
Publié: (2024)
par: Duan, Yuying, et autres
Publié: (2024)
Bayes-Optimal Fair Classification with Multiple Sensitive Features
par: Yang, Yi, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Yi, et autres
Publié: (2025)
FairMT: Fairness for Heterogeneous Multi-Task Learning
par: Hu, Guanyu, et autres
Publié: (2025)
par: Hu, Guanyu, et autres
Publié: (2025)
Fair CCA for Fair Representation Learning: An ADNI Study
par: Hou, Bojian, et autres
Publié: (2025)
par: Hou, Bojian, et autres
Publié: (2025)
Fairness in Reinforcement Learning with Bisimulation Metrics
par: Rezaei-Shoshtari, Sahand, et autres
Publié: (2024)
par: Rezaei-Shoshtari, Sahand, et autres
Publié: (2024)
Trade-offs Between Individual and Group Fairness in Machine Learning: A Comprehensive Review
par: Benítez-Peña, Sandra, et autres
Publié: (2026)
par: Benítez-Peña, Sandra, et autres
Publié: (2026)
Boosting Fair Classifier Generalization through Adaptive Priority Reweighing
par: Hu, Zhihao, et autres
Publié: (2023)
par: Hu, Zhihao, et autres
Publié: (2023)
Fair for a few: Improving Fairness in Doubly Imbalanced Datasets
par: Yalcin, Ata, et autres
Publié: (2025)
par: Yalcin, Ata, et autres
Publié: (2025)
Be Intentional About Fairness!: Fairness, Size, and Multiplicity in the Rashomon Set
par: Dai, Gordon, et autres
Publié: (2025)
par: Dai, Gordon, et autres
Publié: (2025)
FairPFN: A Tabular Foundation Model for Causal Fairness
par: Robertson, Jake, et autres
Publié: (2025)
par: Robertson, Jake, et autres
Publié: (2025)
OxEnsemble: Fair Ensembles for Low-Data Classification
par: Rystrøm, Jonathan, et autres
Publié: (2025)
par: Rystrøm, Jonathan, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Procedural Fairness and Its Relationship with Distributive Fairness in Machine Learning
par: Wang, Ziming, et autres
Publié: (2025) -
Fair Multivariate Adaptive Regression Splines for Ensuring Equity and Transparency
par: Haghighat, Parian, et autres
Publié: (2024) -
What is Fair? Defining Fairness in Machine Learning for Health
par: Gao, Jianhui, et autres
Publié: (2024) -
The Fragility of Fairness: Causal Sensitivity Analysis for Fair Machine Learning
par: Fawkes, Jake, et autres
Publié: (2024) -
Ensuring User-side Fairness in Dynamic Recommender Systems
par: Yoo, Hyunsik, et autres
Publié: (2023)