人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第38回 (2024)
セッションID: 3K5-OS-2b-02
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グループ公平なグラフ深層学習のベンチマーキング
*JOYCE Guo佐々木 勇和
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抄録

グループ公平性は特定の属性(例えば,男女や人種)に対して推論結果の公平性を保つことを目的としており,雇用や広告などの幅広い応用例がある.グラフにおいてもグループ公平な深層学習が幅広く提案されているが,既存手法がどのような状況で有効であるかの特性が明らかではない.そこで,本研究ではグループ公平なグラフ深層学習のベンチマーキングを実施し,既存手法の特性を明らかにする.

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© 2024 人工知能学会
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