arXiv · AI· Mohit Sharma, Okan Ko\c{c}, Amit Deshpande, Takashi Ishida, Gang Niu, Rajiv Ratn Shah, Masashi Sugiyama·· 8 小时前AI 评分33
软标签下公平性与准确率权衡贝叶斯最优界限的实用估计方法
Practical Estimation of the Bayes Optimal Fairness-Accuracy Tradeoff with Soft Labels
AI 导读
该研究提出了一种仅依赖软标签和群体信息的一致无实例估计器，用于评估公平分类中的贝叶斯最优误差。 方法推导了公平贝叶斯错误率的显式表达式，并证明了估计器的偏差和样本复杂度界限。 即使软标签存在噪声，该方法仍能产生低方差的公平-准确率权衡曲线估计，已被 Neurips 2026 接收。
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