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研究提出贝叶斯老虎机在线选公平分类器

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AI 综述

Saatvik Kher 等作者发表论文,提出用 Thompson Sampling 将在线选择分类器建模为贝叶斯多臂老虎机问题,在预测性能与敏感属性子群公平性之间显式权衡,并支持真实标签延迟观测。 作者称,在表格分类器、大语言模型和人工标注者的真实数据集上,该方法相对基线大幅降低 regret,并从理论上给出了兼顾准确率与公平性的性能保证。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月15日
  1. arXiv cs.LG
    贝叶斯学习如何在线选择公平分类器

    研究提出用 Thompson Sampling 将在线选择分类器建模为贝叶斯多臂老虎机问题,在预测性能与敏感属性子群公平性之间显式权衡,并支持真实标签延迟观测。在表格分类器、大语言模型和人工标注者的真实数据集上,该方法相对基线大幅降低 regret,并从理论上给出了兼顾准确率与公平性的性能保证。

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