FLARE无属性公平感知框架发布

Shaily Roy等人提出FLARE框架及BHE评估指标。这是首个将健康传感的有益性、不伤害及正义原则操作化的无敏感属性框架。 该框架利用Fisher信息对损失曲率进行正则化，结合表示、损失及曲率信号发现潜在性能层，并针对每个层训练独立模型，支持智能手机实时部署。 在四个生理、行为及临床传感数据集上，FLARE实现了所有方法中平均子组F1分数的最大值，且是少数在降低差异时未损害任何已评估子组表现的方法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。