Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Jones, Charles, Glocker, Ben |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2509.04295 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Rethinking Fair Representation Learning for Performance-Sensitive Tasks
par: Jones, Charles, et autres
Publié: (2024)
par: Jones, Charles, et autres
Publié: (2024)
Causal Fair Metric: Bridging Causality, Individual Fairness, and Adversarial Robustness
par: Ehyaei, Ahmad-Reza, et autres
Publié: (2023)
par: Ehyaei, Ahmad-Reza, et autres
Publié: (2023)
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)
Addressing Both Statistical and Causal Gender Fairness in NLP Models
par: Chen, Hannah, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Hannah, et autres
Publié: (2024)
FairPair: A Robust Evaluation of Biases in Language Models through Paired Perturbations
par: Dwivedi-Yu, Jane, et autres
Publié: (2024)
par: Dwivedi-Yu, Jane, et autres
Publié: (2024)
FairHome: A Fair Housing and Fair Lending Dataset
par: Bagalkotkar, Anusha, et autres
Publié: (2024)
par: Bagalkotkar, Anusha, et autres
Publié: (2024)
FairPFN: A Tabular Foundation Model for Causal Fairness
par: Robertson, Jake, et autres
Publié: (2025)
par: Robertson, Jake, et autres
Publié: (2025)
Fair for a few: Improving Fairness in Doubly Imbalanced Datasets
par: Yalcin, Ata, et autres
Publié: (2025)
par: Yalcin, Ata, et autres
Publié: (2025)
A Taxonomy of Challenges to Curating Fair Datasets
par: Zhao, Dora, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Dora, et autres
Publié: (2024)
How Robust is your Fair Model? Exploring the Robustness of Diverse Fairness Strategies
par: Small, Edward, et autres
Publié: (2022)
par: Small, Edward, et autres
Publié: (2022)
Dataset Representativeness and Downstream Task Fairness
par: Borza, Victor, et autres
Publié: (2024)
par: Borza, Victor, et autres
Publié: (2024)
Fair outputs, Biased Internals: Causal Potency and Asymmetry of Latent Bias in LLMs for High-Stakes Decisions
par: Tripathy, Jagdish, et autres
Publié: (2026)
par: Tripathy, Jagdish, et autres
Publié: (2026)
Laissez-Faire Harms: Algorithmic Biases in Generative Language Models
par: Shieh, Evan, et autres
Publié: (2024)
par: Shieh, Evan, et autres
Publié: (2024)
Fairpriori: Improving Biased Subgroup Discovery for Deep Neural Network Fairness
par: Zhou, Kacy, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Kacy, et autres
Publié: (2024)
On the Need and Applicability of Causality for Fairness: A Unified Framework for AI Auditing and Legal Analysis
par: Binkyte, Ruta, et autres
Publié: (2022)
par: Binkyte, Ruta, et autres
Publié: (2022)
FairJob: A Real-World Dataset for Fairness in Online Systems
par: Vladimirova, Mariia, et autres
Publié: (2024)
par: Vladimirova, Mariia, 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)
Bias Begins with Data: The FairGround Corpus for Robust and Reproducible Research on Algorithmic Fairness
par: Simson, Jan, et autres
Publié: (2025)
par: Simson, Jan, et autres
Publié: (2025)
Datasets for Fairness in Language Models: An In-Depth Survey
par: Zhang, Jiale, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Jiale, et autres
Publié: (2025)
Peer-induced Fairness: A Causal Approach for Algorithmic Fairness Auditing
par: Fang, Shiqi, et autres
Publié: (2024)
par: Fang, Shiqi, et autres
Publié: (2024)
Face4FairShifts: A Large Image Benchmark for Fairness and Robust Learning across Visual Domains
par: Lin, Yumeng, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Yumeng, et autres
Publié: (2025)
A Distributionally Robust Optimisation Approach to Fair Credit Scoring
par: Casas, Pablo, et autres
Publié: (2024)
par: Casas, Pablo, et autres
Publié: (2024)
Tuning Derivatives for Causal Fairness in Machine Learning
par: Edström, Filip, et autres
Publié: (2026)
par: Edström, Filip, et autres
Publié: (2026)
Fairness for the People, by the People: Minority Collective Action
par: Ben-Dov, Omri, et autres
Publié: (2025)
par: Ben-Dov, Omri, et autres
Publié: (2025)
Counterfactual Fairness Evaluation of Machine Learning Models on Educational Datasets
par: Kim, Woojin, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Woojin, et autres
Publié: (2025)
Inference-Time Rule Eraser: Fair Recognition via Distilling and Removing Biased Rules
par: Zhang, Yi, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Yi, et autres
Publié: (2024)
FRAPPE: A Group Fairness Framework for Post-Processing Everything
par: Tifrea, Alexandru, et autres
Publié: (2023)
par: Tifrea, Alexandru, et autres
Publié: (2023)
Boosting Fairness and Robustness in Over-the-Air Federated Learning
par: Oksuz, Halil Yigit, et autres
Publié: (2024)
par: Oksuz, Halil Yigit, et autres
Publié: (2024)
FairDD: Fair Dataset Distillation
par: Zhou, Qihang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Qihang, et autres
Publié: (2024)
BiasBuster: a Neural Approach for Accurate Estimation of Population Statistics using Biased Location Data
par: Zeighami, Sepanta, et autres
Publié: (2024)
par: Zeighami, Sepanta, et autres
Publié: (2024)
GECOBench: A Gender-Controlled Text Dataset and Benchmark for Quantifying Biases in Explanations
par: Wilming, Rick, et autres
Publié: (2024)
par: Wilming, Rick, et autres
Publié: (2024)
Addressing Shortcomings in Fair Graph Learning Datasets: Towards a New Benchmark
par: Qian, Xiaowei, et autres
Publié: (2024)
par: Qian, Xiaowei, et autres
Publié: (2024)
Causal Representation Learning with Observational Grouping for CXR Classification
par: Rasal, Rajat, et autres
Publié: (2025)
par: Rasal, Rajat, et autres
Publié: (2025)
Causal Manifold Fairness: Enforcing Geometric Invariance in Representation Learning
par: Rathore, Vidhi
Publié: (2026)
par: Rathore, Vidhi
Publié: (2026)
FairGT: A Fairness-aware Graph Transformer
par: Luo, Renqiang, et autres
Publié: (2024)
par: Luo, Renqiang, et autres
Publié: (2024)
Causal Fairness under Unobserved Confounding: A Neural Sensitivity Framework
par: Schröder, Maresa, et autres
Publié: (2023)
par: Schröder, Maresa, et autres
Publié: (2023)
De-Biasing Models of Biased Decisions: A Comparison of Methods Using Mortgage Application Data
par: Tenev, Nicholas
Publié: (2024)
par: Tenev, Nicholas
Publié: (2024)
Learning Fair Robustness via Domain Mixup
par: Zhong, Meiyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhong, Meiyu, et autres
Publié: (2024)
Subgroups Matter for Robust Bias Mitigation
par: Alloula, Anissa, et autres
Publié: (2025)
par: Alloula, Anissa, et autres
Publié: (2025)
Statistical Guarantees in the Search for Less Discriminatory Algorithms
par: Hays, Chris, et autres
Publié: (2025)
par: Hays, Chris, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Rethinking Fair Representation Learning for Performance-Sensitive Tasks
par: Jones, Charles, et autres
Publié: (2024) -
Causal Fair Metric: Bridging Causality, Individual Fairness, and Adversarial Robustness
par: Ehyaei, Ahmad-Reza, et autres
Publié: (2023) -
The Fragility of Fairness: Causal Sensitivity Analysis for Fair Machine Learning
par: Fawkes, Jake, et autres
Publié: (2024) -
Addressing Both Statistical and Causal Gender Fairness in NLP Models
par: Chen, Hannah, et autres
Publié: (2024) -
FairPair: A Robust Evaluation of Biases in Language Models through Paired Perturbations
par: Dwivedi-Yu, Jane, et autres
Publié: (2024)