从分布稳定性视角全面理解公平性

研究将公平性定义为分布稳定性，即预测器在受保护群体构成发生变化时，其预测结果仍保持稳定。该框架将经典公平性概念与特定扰动下的稳定性联系起来，并通过二阶锥规划（SOCP）构建基于重加权预测器凸组合的学习方法，同时提供不依赖部署分布的测试时公平性保证和泛化界。