📚 Fairness-Aware Meta-Learning via Nash Bargaining
Вам приходилось слышать, чтобы Джордан использовал подходы Нэша? Если вы про баскетбол, то нет, а если про математику - то ловите.
Некоторые факты:
— статья свежая, опубликована на arXiv в июне 2024-го
— часть работы была сделана при участии коллег из Meta AI
— работа выполнена при поддержке европейского гранта ERC Ocean
Подход может применяться в ML при работе с "несбалансированными" датасетами. Чуть точнее в части перевода "imbalanced" — там где нам важно качество не в среднем, а по каждому классу (тизер на скриншоте).
Отдельный респект:
— код доступен на github: reds-lab/Nash-Meta-Learning
Всем приятного чтения и использования в production.
🤗 плюс в карму за лайк и репост
#study
Комментарии 3
Авторизуйтесь чтобы оставить комментарий
Alexandr Timofeyev · Сен. 17, 2024 17:07
🔥🔥🔥
Nursultan Kabenov · Авг. 29, 2024 09:31
👍
Penny Fuller · Авг. 23, 2024 16:59
wyu.christina@mail.ru