[发明专利]基于多目标进化算法的公平机器学习模型的训练方法在审
| 申请号： | 202110653352.7 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113642226A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 刘佳琳;张清泉;姚新;张泽琦;毛碧飞 | 申请（专利权）人： | 南方科技大学;华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/12;G06N20/00;G06F111/06 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 潘登 |
| 地址： | 518055 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多目标进化算法的公平机器学习模型的训练方法，尤其是在伦理问题的公平性背景中的基于多目标进化算法的公平机器学习模型的训练方法。根据场景确定多个正交性的公平性指标和准确性指标；根据多个正交性的公平性指标和准确性指标建模为多个优化目标；根据基于种群的多目标进化算法的多个算子以及多个优化目标对机器学习模型进行演化。同时考虑多个具有正交性的公平性指标和准确性指标，通过使用多个指标可以多角度的评估模型公平性，使评估更加全面。不会重复从同一角度评估，避免计算资源的浪费或被动增加该指标的重要性。通过提高种群内模型的多样性，生成具有高质量和多样的机器学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多目标 进化 算法 公平 机器 学习 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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