Salvato in:
| Autore principale: | Zhou, Quan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2411.09056 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
AdapFair: Ensuring Adaptive Fairness for Machine Learning Operations
di: Huang, Yinghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Yinghui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Algorithmic Bias and Ensuring Fairness in Machine Learning
di: Ibrahim Abubakar Buba
Pubblicazione: (2025)
di: Ibrahim Abubakar Buba
Pubblicazione: (2025)
Achieving Fairness Without Harm via Selective Demographic Experts
di: Tan, Xuwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Xuwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safe Fairness Guarantees Without Demographics in Classification: Spectral Uncertainty Set Perspective
di: Barrainkua, Ainhize, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barrainkua, Ainhize, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fairness without Demographics through Learning Graph of Gradients
di: Luo, Yingtao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Yingtao, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Demographic Group Fairness Guarantees in Deep Learning
di: Luo, Yan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Yan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Using Backbone Foundation Model for Evaluating Fairness in Chest Radiography Without Demographic Data
di: Queiroz, Dilermando, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Queiroz, Dilermando, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fair Recourse for All: Ensuring Individual and Group Fairness in Counterfactual Explanations
di: Ezzeddine, Fatima, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ezzeddine, Fatima, et al.
Pubblicazione: (2026)
FairMed-XGB: A Bayesian-Optimised Multi-Metric Framework with Explainability for Demographic Equity in Critical Healthcare Data
di: Goswami, Mitul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Goswami, Mitul, et al.
Pubblicazione: (2026)
Demographic-Agnostic Fairness without Harm
di: Cai, Zhongteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Zhongteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ensuring User-side Fairness in Dynamic Recommender Systems
di: Yoo, Hyunsik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yoo, Hyunsik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hidden or Inferred: Fair Learning-To-Rank with Unknown Demographics
di: Olulana, Oluseun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Olulana, Oluseun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward Fair Federated Learning under Demographic Disparities and Data Imbalance
di: Wu, Qiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Qiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
When Fairness Metrics Disagree: Evaluating the Reliability of Demographic Fairness Assessment in Machine Learning
di: Alsayed, Khalid Adnan
Pubblicazione: (2026)
di: Alsayed, Khalid Adnan
Pubblicazione: (2026)
Ensuring Equitable Financial Decisions: Leveraging Counterfactual Fairness and Deep Learning for Bias
di: Shinde, Saish
Pubblicazione: (2024)
di: Shinde, Saish
Pubblicazione: (2024)
Positive-Sum Fairness: Leveraging Demographic Attributes to Achieve Fair AI Outcomes Without Sacrificing Group Gains
di: Belhadj, Samia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Belhadj, Samia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Migrate Demographic Group For Fair GNNs
di: Hu, YanMing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, YanMing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fairness Under Demographic Scarce Regime
di: Kenfack, Patrik Joslin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kenfack, Patrik Joslin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fairness-Aware Graph Representation Learning with Limited Demographic Information
di: Wang, Zichong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zichong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fair Multivariate Adaptive Regression Splines for Ensuring Equity and Transparency
di: Haghighat, Parian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Haghighat, Parian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stay Fair! Ensuring Group Fairness in Diffusion Models Across Guidance Scales
di: Kim, Myeongsoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Myeongsoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Algorithmic Challenges in Ensuring Fairness at the Time of Decision
di: Salem, Jad, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Salem, Jad, et al.
Pubblicazione: (2021)
Transferring Fairness using Multi-Task Learning with Limited Demographic Information
di: Aguirre, Carlos, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Aguirre, Carlos, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fairness Risks for Group-conditionally Missing Demographics
di: Jiang, Kaiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Kaiqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual Fairness Is Not Demographic Parity, and Other Observations
di: Silva, Ricardo
Pubblicazione: (2024)
di: Silva, Ricardo
Pubblicazione: (2024)
Online Learning with Multiple Fairness Regularizers via Graph-Structured Feedback
di: Zhou, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Inductive Biases of Demographic Parity-based Fair Learning Algorithms
di: Lei, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Set to Be Fair: Demographic Parity Constraints for Set-Valued Classification
di: Cohen, Eyal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cohen, Eyal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Procedural Fairness in Machine Learning
di: Wang, Ziming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Ziming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimising for Energy Efficiency and Performance in Machine Learning
di: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
Federated Learning at the Forefront of Fairness: A Multifaceted Perspective
di: Mukhtiar, Noorain, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mukhtiar, Noorain, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Harmless Rawlsian Fairness Regardless of Demographic Prior
di: Wang, Xuanqian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xuanqian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fair Regression under Demographic Parity: A Unified Framework
di: Feng, Yongzhen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Feng, Yongzhen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Examining Imbalance Effects on Performance and Demographic Fairness of Clinical Language Models
di: Jones, Precious, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jones, Precious, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ensuring Fair LLM Serving Amid Diverse Applications
di: Khan, Redwan Ibne Seraj, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khan, Redwan Ibne Seraj, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fairness in Machine Learning: A Survey
di: Caton, Simon, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Caton, Simon, et al.
Pubblicazione: (2020)
Auditing Significance, Metric Choice, and Demographic Fairness in Medical AI Challenges
di: Lubonja, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lubonja, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2025)
What is Fair? Defining Fairness in Machine Learning for Health
di: Gao, Jianhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Jianhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
CurvFed: Curvature-Aligned Federated Learning for Fairness without Demographics
di: Sharma, Harshit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sharma, Harshit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimax Optimal Fair Classification with Bounded Demographic Disparity
di: Zeng, Xianli, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zeng, Xianli, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
AdapFair: Ensuring Adaptive Fairness for Machine Learning Operations
di: Huang, Yinghui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Mitigating Algorithmic Bias and Ensuring Fairness in Machine Learning
di: Ibrahim Abubakar Buba
Pubblicazione: (2025) -
Achieving Fairness Without Harm via Selective Demographic Experts
di: Tan, Xuwei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Safe Fairness Guarantees Without Demographics in Classification: Spectral Uncertainty Set Perspective
di: Barrainkua, Ainhize, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Fairness without Demographics through Learning Graph of Gradients
di: Luo, Yingtao, et al.
Pubblicazione: (2024)