Interpretable and Fair Mechanisms for Abstaining Classifiers
Fuente:
Zenodo
Salvato in:
| Autori principali: | Lenders, Daphne, Pugnana, Andrea, Pellungrini, Roberto, Calders, Toon, PEDRESCHI, DINO, Giannotti, Fosca |
|---|---|
| Natura: | Recurso digital |
| Pubblicazione: |
Zenodo
2024
|
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Interpretable and Fair Mechanisms for Abstaining Classifiers
di: Lenders, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lenders, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mathematical Foundation of Interpretable Equivariant Surrogate Models
di: Colombini, Jacopo Joy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Colombini, Jacopo Joy, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI, Meet Human: Learning Paradigms for Hybrid Decision Making Systems
di: Punzi, Clara, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Punzi, Clara, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cherry on the Cake: Fairness is NOT an Optimization Problem
di: Favier, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Favier, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deferring Concept Bottleneck Models: Learning to Defer Interventions to Inaccurate Experts
di: Pugnana, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pugnana, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
"Patriarchy Hurts Men Too." Does Your Model Agree? A Discussion on Fairness Assumptions
di: Favier, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Favier, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
FairFlow: An Automated Approach to Model-based Counterfactual Data Augmentation For NLP
di: Tokpo, Ewoenam Kwaku, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tokpo, Ewoenam Kwaku, et al.
Pubblicazione: (2024)
15 Years of Algorithmic Fairness -- Scoping Review of Interdisciplinary Developments in the Field
di: Lenders, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lenders, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2024)
Comparing Explanations is Not Enough, Explain the Change: New Standards are Needed to Explain Behavioral Shifts in Large Language Models
di: Ciaperoni, Martino, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ciaperoni, Martino, et al.
Pubblicazione: (2026)
To Ask or Not to Ask: Learning to Require Human Feedback
di: Pugnana, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pugnana, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explanations Go Linear: Post-hoc Explainability for Tabular Data with Interpretable Meta-Encoding
di: Piaggesi, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Piaggesi, Simone, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reranking individuals: The effect of fair classification within-groups
di: Goethals, Sofie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Goethals, Sofie, et al.
Pubblicazione: (2024)
No evaluation without fair representation : Impact of label and selection bias on the evaluation, performance and mitigation of classification models
di: Legast, Magali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Legast, Magali, et al.
Pubblicazione: (2026)
Boosting Synthetic Data Generation with Effective Nonlinear Causal Discovery
di: Cinquini, Martina, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cinquini, Martina, et al.
Pubblicazione: (2023)
Hybrid Retrieval for Hallucination Mitigation in Large Language Models: A Comparative Analysis
di: Mala, Chandana Sree, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mala, Chandana Sree, et al.
Pubblicazione: (2025)
How to be fair? A study of label and selection bias
di: Favier, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Favier, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Would a Large Language Model Pay Extra for a View? Inferring Willingness to Pay from Subjective Choices
di: Reusens, Manon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Reusens, Manon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Perspectives in Play: A Multi-Perspective Approach for More Inclusive NLP Systems
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Perspective Stance Detection
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Simulation Framework for Studying Systemic Effects of Feedback Loops in Recommender Systems
di: Barlacchi, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barlacchi, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging the Gap: In-Context Learning for Modeling Human Disagreement
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2025)
Disagreeing Rationales: Rethinking Classification and Explainability Evaluation in Hate Speech Detection
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Survey on Graph Counterfactual Explanations: Definitions, Methods, Evaluation, and Research Challenges
di: Prado-Romero, Mario Alfonso, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Prado-Romero, Mario Alfonso, et al.
Pubblicazione: (2022)
Bridging the Gap in Hybrid Decision-Making Systems
di: Mazzoni, Federico, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mazzoni, Federico, et al.
Pubblicazione: (2024)
AbstainGNN: Teaching Graph Neural Networks to Abstain for Graph Classification
di: Lin, Xixun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Xixun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning by Surprise: Surplexity for Mitigating Model Collapse in Generative AI
di: Gambetta, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gambetta, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Diversity Paradox revisited: Systemic Effects of Feedback Loops in Recommender Systems
di: Barlacchi, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Barlacchi, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2026)
Embracing Diversity: A Multi-Perspective Approach with Soft Labels
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Muscato, Benedetta, et al.
Pubblicazione: (2025)
Informed Deep Abstaining Classifier: Investigating noise-robust training for diagnostic decision support systems
di: Schneider, Helen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schneider, Helen, et al.
Pubblicazione: (2024)
One-Shot Clustering for Federated Learning
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
One-Shot Clustering for Federated Learning Under Clustering-Agnostic Assumption
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zuziak, Maciej Krzysztof, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simulating Biases for Interpretable Fairness in Offline and Online Classifiers
di: Inácio, Ricardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Inácio, Ricardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Abstaining Machine Learning -- Philosophical Considerations
di: Schuster, Daniela
Pubblicazione: (2024)
di: Schuster, Daniela
Pubblicazione: (2024)
Do not Abstain! Identify and Solve the Uncertainty
di: Liu, Jingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Neural Network Benchmarks for Selective Classification
di: Pugnana, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pugnana, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bounded-Abstention Pairwise Learning to Rank
di: Ferrara, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ferrara, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Black holes and black regions, horizons and barriers in Lorentzian manifolds
di: Giannotti, Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Giannotti, Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concise and Logically Consistent Conformal Sets for Neuro-Symbolic Concept-Based Models
di: Bortolotti, Samuele, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bortolotti, Samuele, et al.
Pubblicazione: (2026)
Concepts Worth Having: Refining VLM-Guided Concept Bottleneck Models with Minimal Annotations
di: Debole, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Debole, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Causal Framework for Evaluating Deferring Systems
di: Palomba, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Palomba, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Interpretable and Fair Mechanisms for Abstaining Classifiers
di: Lenders, Daphne, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Mathematical Foundation of Interpretable Equivariant Surrogate Models
di: Colombini, Jacopo Joy, et al.
Pubblicazione: (2025) -
AI, Meet Human: Learning Paradigms for Hybrid Decision Making Systems
di: Punzi, Clara, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Cherry on the Cake: Fairness is NOT an Optimization Problem
di: Favier, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deferring Concept Bottleneck Models: Learning to Defer Interventions to Inaccurate Experts
di: Pugnana, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)