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公开(公告)号：CN113692594A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202080027018.4
申请日：2020-03-18
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 可以提供一种用于提高有监督机器学习模型中的公平性的计算机实现的方法。该方法包括将有监督机器学习模型链接到强化学习元模型，选择超参数的列表和有监督机器学习模型的参数，以及通过由涉及强化学习元模型的强化学习引擎基于多个冲突的目标函数计算奖励函数来调整所述超参数的列表的超参数值和有监督机器学习模型的参数的参数值，控制有监督机器学习模型的至少一个方面。该方法进一步包括迭代地重复选择和控制的步骤，用于改进有监督机器学习模型的公平性值。
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