Copertina

Age Predictors Through the Lens of Generalization, Bias Mitigation, and Interpretability: Reflections on Causal Implications

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Paul, Debdas, Ferrari, Elisa, Gravili, Irene, Cellerino, Alessandro
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning Artificial Intelligence
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

The Quest for the Right Mediator: Surveying Mechanistic Interpretability Through the Lens of Causal Mediation Analysis
di: Mueller, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2024)

CARL: Causality-guided Architecture Representation Learning for an Interpretable Performance Predictor
di: Ji, Han, et al.
Pubblicazione: (2025)

Causal Bias Detection in Generative Artificial Intelligence
di: Plecko, Drago
Pubblicazione: (2026)

Weak-to-Strong Generalization Through the Data-Centric Lens
di: Shin, Changho, et al.
Pubblicazione: (2024)

Combating Spurious Correlations in Graph Interpretability via Self-Reflection
di: Cai, Kecheng, et al.
Pubblicazione: (2026)

Towards Understanding Extrapolation: a Causal Lens
di: Kong, Lingjing, et al.
Pubblicazione: (2025)

Metric-DST: Mitigating Selection Bias Through Diversity-Guided Semi-Supervised Metric Learning
di: Tepeli, Yasin I., et al.
Pubblicazione: (2024)

AGR: Age Group fairness Reward for Bias Mitigation in LLMs
di: Cao, Shuirong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Bias Fitting to Mitigate Length Bias of Reward Model in RLHF
di: Zhao, Kangwen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Subgroups Matter for Robust Bias Mitigation
di: Alloula, Anissa, et al.
Pubblicazione: (2025)

Time Series Forecasting Through the Lens of Dynamics
di: Brachet, Alexis-Raja, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Causal Lens for Learning Long-term Fair Policies
di: Lear, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2025)

Improving Generalization of Neural Vehicle Routing Problem Solvers Through the Lens of Model Architecture
di: Xiao, Yubin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Rating Multi-Modal Time-Series Forecasting Models (MM-TSFM) for Robustness Through a Causal Lens
di: Lakkaraju, Kausik, et al.
Pubblicazione: (2024)

Mitigating Exposure Bias in Score-Based Generation of Molecular Conformations
di: Wang, Sijia, et al.
Pubblicazione: (2024)

GPT-2 Through the Lens of Vector Symbolic Architectures
di: Knittel, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2024)

Efficient Bias Mitigation Without Privileged Information
di: Zarlenga, Mateo Espinosa, et al.
Pubblicazione: (2024)

Automatic Causal Fairness Analysis with LLM-Generated Reporting
di: Berarducci, Alessia, et al.
Pubblicazione: (2026)

Whither Bias Goes, I Will Go: An Integrative, Systematic Review of Algorithmic Bias Mitigation
di: Hickman, Louis, et al.
Pubblicazione: (2024)

CausalProfiler: Generating Synthetic Benchmarks for Rigorous and Transparent Evaluation of Causal Machine Learning
di: Panayiotou, Panayiotis, et al.
Pubblicazione: (2025)

Hypernym Bias: Unraveling Deep Classifier Training Dynamics through the Lens of Class Hierarchy
di: Malashin, Roman, et al.
Pubblicazione: (2025)

Causal Pre-training Under the Fairness Lens: An Empirical Study of TabPFN
di: Liu, Qinyi, et al.
Pubblicazione: (2026)

Mitigating Participation Imbalance Bias in Asynchronous Federated Learning
di: Chang, Xiangyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Reflect-then-Plan: Offline Model-Based Planning through a Doubly Bayesian Lens
di: Jeong, Jihwan, et al.
Pubblicazione: (2025)

AIM: Attributing, Interpreting, Mitigating Data Unfairness
di: Liu, Zhining, et al.
Pubblicazione: (2024)

Bilinear Convolution Decomposition for Causal RL Interpretability
di: Oozeer, Narmeen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Enhancing Interpretability Through Loss-Defined Classification Objective in Structured Latent Spaces
di: Geissler, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)

Understanding Hardness of Vision-Language Compositionality from A Token-level Causal Lens
di: Chen, Ziliang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Towards Interpretable Deep Generative Models via Causal Representation Learning
di: Moran, Gemma E., et al.
Pubblicazione: (2025)

Measuring and Mitigating Bias for Tabular Datasets with Multiple Protected Attributes
di: Duong, Manh Khoi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Adaptive Repetition for Mitigating Position Bias in LLM-Based Ranking
di: Vardasbi, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)

Causal Estimation of Tokenisation Bias
di: Lesci, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2025)

HistoLens: An Interactive XAI Toolkit for Verifying and Mitigating Flaws in Vision-Language Models for Histopathology
di: Vissapragada, Sandeep, et al.
Pubblicazione: (2025)

Enhancing Interpretability in Generative AI Through Search-Based Data Influence Analysis
di: Aivalis, Theodoros, et al.
Pubblicazione: (2025)

Causality-Aware Local Interpretable Model-Agnostic Explanations
di: Cinquini, Martina, et al.
Pubblicazione: (2022)

Mitigating Estimation Bias with Representation Learning in TD Error-Driven Regularization
di: Chen, Haohui, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Causal Lens for Evaluating Faithfulness Metrics
di: Zaman, Kerem, et al.
Pubblicazione: (2025)

Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation
di: Sinii, Viacheslav, et al.
Pubblicazione: (2025)

Disentangling Causal Substructures for Interpretable and Generalizable Drug Synergy Prediction
di: Luo, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)

FreqLens: Interpretable Frequency Attribution for Time Series Forecasting
di: Chen, Chi-Sheng, et al.
Pubblicazione: (2026)