【机器学习中的公平性】Fairness in Machine Learning

原文出处：https://blog.godatadriven.com/fairness-in-pytorch 近几年，机器学习的公平性广泛地引起科研与开发人员的关注。简单而言，由于不同的社会环境，导致同样的算法，预测结果可能出现较大差异。Stijn 提出的对抗网络（adversarial network）也许可以作为辅助，提高预测的公平性，减少偏差。 对抗网络原理 https://papers.n

>>阅读原文<<