RESEARCHarXiv CS.AI·1d atrás
Detecting and Mitigating Bias by Treating Fairness as a Symmetry Operation
O artigo formaliza o viés em sistemas de aprendizado de máquina como uma quebra de simetria, propondo a equidade como invariância sob a troca de atributos sensíveis. O framework usa regularização baseada em perdas para restaurar a simetria, reduzindo a violação de viés em mais de 90% com custo de precisão de cerca de 5%.
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