积分概率边界：一种非线性泛化的 IPM 方法

研究者提出积分概率边界（IPB），作为积分概率度量（IPM）的非线性泛化，以解决 IPM 在罕见事件或弱势群体上给出的界限过宽问题。 IPB 在分布极端处提供紧致界限，文中推导了其基本性质并给出了实际场景下的估计算法。 在生成建模任务中，IPB 对弱势群体的公平性差距估计比现有方法精确 15 个百分点。