神经网络个体公平性保障：理论与实践

本文深入探讨了神经网络（NN）的个体公平性保证问题，这是一个关键的议题，尤其是在现代社会中，神经网络模型被广泛应用，且可能存在数据偏见导致的歧视性问题。个体公平性（Individual Fairness, IF）作为一种更全面的公平性考量，强调每个个体的具体行为而非仅仅依赖于群体统计数据。IF要求模型在相似个体之间产生可接受的输出差异，具体体现在NN-δ-IF公式中，其中δ0是最大决策容差。 文章提出了一种新颖的方法，利用马氏距离等度量对NN的非线性全局范围进行近似处理，将其转化为混合线性规划问题。这种方法的优势在于能够计算在四个常用的公平性基准测试数据集上实现IF的有效性。通过修改NN的损失函数，研究者试图在训练过程中促进模型的公平性，从而降低偏见风险。 值得注意的是，尽管群体公平性方法广泛受到关注，但它可能忽视了个别个体的感受。IF作为个体层面的保证，旨在确保模型在所有可能的输入空间下都能提供公正的预测，这在某些情况下优于仅关注群体平均的群体公平性。 实验部分验证了所提出的算法的有效性和实用性，结果显示，相比于现有最先进的技术，该方法生成的NN在个体公平性上表现更为优越。然而，实现个体公平性的道路上还面临着挑战，如模型复杂性、数据质量以及公平性与性能之间的权衡，这些问题在本文中也有所讨论和分析。 本文为神经网络的个体公平性保证提供了理论基础和实践策略，为设计和应用更加公正、无偏见的机器学习模型迈出了重要一步。随着技术的发展，未来可能会有更多的研究关注这一领域，以期实现真正的公平与效率兼备。