那么如何评估一个机器学习系统的公平性程度呢？目前普遍的方法就是，拿着待评估的系统在一些静态（特别强调）的数据集上跑，然后看误差指标。...事实上，现在有许多测试机器学习公平性的工具包，例如AIF360、Fairlearn、Fairness-Indicators、Fairness-Comparison等。...近日，来自谷歌的数位研究人员针对这一问题，在近期于西班牙举办的ACM FAT 2020会议（关于计算机技术公平性的国际会议）上发表了一篇论文，并基于这篇论文的研究开发了一组模拟组件ML-fairness-gym...二、静态数据集分析的不足之处 在机器学习领域中，评估借贷等场景的影响的标准方法就是将一部分数据作为“测试集”，并使用这个测试集来计算相关的性能指标。...然后，通过观察这些性能指标在显著组之间的差异，来评估公平性。
一、算法偏见的成因 算法偏见主要源自以下几个方面： 数据偏差：AI模型的性能和决策很大程度上取决于所使用的训练数据。...# 可视化SHAP值，观察特征重要性和影响方向 shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=feature_names) 公平性指标评估...：计算一系列公平性指标（如 demographic parity、equalized odds、predictive parity等），量化模型在不同群体间的性能差异。...例如，使用AIF360库评估模型的平等机会（equal opportunity）： from aif360.metrics import BinaryLabelDatasetMetric from...算法与模型选择： 选择抗偏见的模型：考虑使用公平性约束的机器学习算法（如公平性感知的梯度提升、神经网络等）。 优化目标调整：采用多目标优化，兼顾准确性与公平性，如最大化最小组间性能差距。
，在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_PRED传递给torchmetrics的度量对象，度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。...如果不需要在当前批处理上计算出的度量结果，则优先使用这个方法，因为他不计算最终结果速度会很快。 metric.compute（） - 返回在所有批次上计算的最终结果。...Resetting internal state such that metric is ready for new data metric.reset() MetricCollection 在上面的示例中，使用了单个指标进行计算...，但是使用字典会更加清晰。...self): # final computation return self.correct / self.total 总结 就是这样，Torchmetrics为我们指标计算提供了非常简单快速的处理方式
传统上，度量指标一般由批处理作业执行（每小时运行，每天运行等）。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标，并且非常节省空间。...为了计算每日指标，只要用户播放歌曲，我们就会在 play：yyyy-mm-dd 键中将用户对应的 bit 设置为1。...要计算每周或每月度量指标，我们可以简单地计算一周或一个月中所有每日 Bitmap 的并集，然后计算结果 Bitmap 的总体基数。 ? 你还可以非常轻松地提取更复杂的指标。...使用1.28亿用户进行性能比较 下表显示了针对1.28亿用户在1天，7天和30天计算的比较。...通过组合每日 Bitmap 计算7日和30日指标： 周期 耗时 (MS) 每日 50.2 每周 392.0 每月 1624.8 6.
通过计算组，100个指标的排名仅需要一行排名公式实现，计算组不指定具体是哪个指标排名，当你需要排名的时候，排名出现。...计算组在Power BI体现为一个表（下图左侧），字段参数也体现为一个表（下图右侧），但是二者机理不同、作用不同。 把字段参数和计算组结合，既解决了多指标的显示问题，又解决了多指标的同类计算问题。...本文示例中，矩阵的行为维度，列为计算组，值为字段参数。计算组此处分别展示具体的值和排名。 如此操作，既显示了一级指标，又显示了比较指标。随后你遇到一个新的问题：信息密度低。...也不是，我们可以回归最原始的方式，忘记字段参数，忘记计算组，新建一个包含所有指标名称的手工表： 如下度量值为手工表的多指标排名： 条件格式图标调用该排名： 与之需要配套的是，值也需要使用手工表方式切换...综上，在当前的软件条件下，多指标的展示情景中，我建议使用字段参数进行一级指标切换，显示复杂的二级指标使用计算组与字段参数结合，排名这样的简约二级指标使用条件格式图标和字段参数结合。
来源：DeepHub IMBA 本文约1200字，建议阅读5分钟 Torchmetrics为我们指标计算提供了非常简单快速的处理方式。...，在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_PRED传递给torchmetrics的度量对象，度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。...如果不需要在当前批处理上计算出的度量结果，则优先使用这个方法，因为他不计算最终结果速度会很快。 metric.compute（） - 返回在所有批次上计算的最终结果。...val_acc}") # Resetting internal state such that metric is ready for new data MetricCollection 在上面的示例中，使用了单个指标进行计算...，但是使用字典会更加清晰。
在 Webrtc 中，通过 RTCP 我们可以实现发送数据/接收数据的反馈，传输控制如丢包重传、关键帧请求，⽹络指标 RTT、丢包率、抖动的计算及反馈，拥塞控制相关的带宽 反馈，以及⽤户体验相关的⾳视频同步等等...RTCP 的头部是定⻓的，⽽且在头部有⼀个字段来描述这个 RTCP 数据的⻓度，因此 RTCP 可以被复合成⼀组⼀同发送。 SR: Sender Report RTCP Packet ?...与 SR 相对应，RR 也叫接收者报告，RR 中定义了更多的指标信息，即反应了收包状态，⼜反应了⽹络状态，因此我们有必要了解这些指标都是怎么计算的，来保证反馈的准确性。...RFC3550中定义了相关计算公式。 ? ? DelaySinceLastSR 除了丢包、抖动以外，⽹络中我们最常关注的⼀个指标就是 RTT， 常⻅的操作是通过ping命令查看⽹络中的往返延迟。...Chrome 指标查看 了解了指标的计算，如何确认指标计算是否正常，反馈是否准确，对于开发者同样重要。
你可以在以下几种场景使用该框架： 在几小时内建立可投入使用的机器学习应用，无需几个月的时间 轻松创建机器学习模型，即使你不是机器学习专业的 Ph.D 建立模块化的、可重复利用的机器学习工作流 ?...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌No.4 AIF360：用于检测并去除机器学习模型偏差的开源库 这个 AI Fairness...360 Python 库包含一整套用于测量偏差的数据集和模型的指标，全部指标的解释，以及减小偏差的算法。...由于 AIF360 具备一整套功能，所以在面对一个用例时，很可能难以抉择该使用什么指标或算法，为了解决这个问题，开发者为我们提供了可用于参考的使用指南。 ?...项目链接： https://github.com/IBM/AIF360?
你可以在以下几种场景使用该框架： 在几小时内建立可投入使用的机器学习应用，无需几个月的时间 轻松创建机器学习模型，即使你不是机器学习专业的 Ph.D 建立模块化的、可重复利用的机器学习工作流 ?...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more ▌No.8 AIF360：用于检测并去除机器学习模型偏差的开源库 这个 AI Fairness...360 Python 库包含一整套用于测量偏差的数据集和模型的指标，全部指标的解释，以及减小偏差的算法。...由于 AIF360 具备一整套功能，所以在面对一个用例时，很可能难以抉择该使用什么指标或算法，为了解决这个问题，开发者为我们提供了可用于参考的使用指南。 ?...项目链接： https://github.com/IBM/AIF360?
文章背景： 在进行商业数据分析时，经常需要给不同的度量值（如销售额、销量等）计算同比、环比、YTD（年初至今）等指标，如果给每个指标都写一个以上的时间智能函数，那么会写很多重复的度量值，这些度量值的唯一不同就在于引用的基础度量值...而计算组功能就可以做到这一点。...（10）回到PowerBI desktop界面，对所创建的计算组进行数据刷新。 （11）计算组已经创建完毕。...而计算组按照事先定义的两个计算逻辑（环比和同比）进行了计算。...参考资料： [1] Power BI计算组应用(https://www.jianshu.com/p/0f309922c469) [2] PowerBI DAX 计算组 基础篇 [3] [通过计算组动态切换指标格式
公平性的许多方面（例如公正和正当程序）没有通过量化的公平性指标进行捕获。 另外，许多量化的公平性指标无法同时得到满足。 Fairlearn 开源包的目标是使人类能够评估不同的影响和缓解策略。...它还支持使用公平性和性能指标对多个模型进行比较。 缓解算法：一组用于在二元分类和回归中缓解不公平性的算法。...Fairlearn 开源包支持两类差异指标： 模型性能差异：这些指标集计算所选性能指标的值在不同子群体之间的差异。...4.减少机器学习模型中的不公平性 Fairlearn 开源包包括了各种不公平性缓解算法。 这些算法支持对预测器行为的一组约束（称为 奇偶校验约束 或条件）。...计算几个性能和差异指标： 从上到下依次为：总体选择率、人口统计学上的均等差异、人口统计学上的奇偶比、总体平衡错误率、平衡误差率差、均衡赔率差、总体AUC、AUC差异 作为总体性能指标，我们使用
这是我们前几天收到的问题； 如何更改Samba的工作组名和Ubuntu的计算机名称？ 对于大多数Ubuntu用户，改变他们的计算机名称是极少发生的事情，更别说samba工作组了。...一些进阶使用者可能要学习如何用Ubuntu很简单的做到这一点。 当涉及到在Ubuntu中更改计算机名时，我们曾写过一个简单的帖子，可以点击这里找到。...按照这个怎样修改你的计算机名字的简易指南来实现目的。 也许还有其他方法来改变你在Ubuntu中的计算机名，但是这是最简单和最快的。...对于那些使用Ubuntu系统的服务器，你可以用vi或vim编辑的主机名和主机文件。那些不了解这些编辑器的人也许很难使用vi或vim。...例如，如果你希望工作组变成UBGP，将WORKGROUP替换成UBGP，并保存该文件。在大多数情况下，你必须重启动计算机以使之生效。 以上就是如何在Ubuntu中更改你的计算机名以及工作组的方法。
本文主要对IP五元组的key值计算进行说明通过对IP五元组计算得出一个int类型的值。...，存储数据2 crc算法介绍crc算法是用来校验使用，可以自行查看crc算法的一些介绍，目前利用此算法进行hash也不少，本方法提出crc20算法来进行hash计算,crc的生成多项式有下：名称生成多项式简记式...+x^8+x^6+11EDC6F413 利用CRC20多项式来计算五元组hash利用CRC20多项式来计算五元组（源IP 源端口 目的IP 目的端口 协议）的hash，取得计算得来的值的后20位作为key...值：1 假设五元组结构如下：typedef struct pkt_info { unsigned int srcip; unsigned short sport; unsigned...1; if(hi) sum_poly = sum_poly^POLY; } return sum_poly;}void create_crc_table(void) //在使用
一、FairSeg10k2024介绍 随着人工智能在医学图像诊断中的使用不断增长，确保这些深度学习模型的公平性并深入研究复杂的现实场景中可能出现的隐藏偏差至关重要。...这一挑战促使人们付出巨大努力来调查偏见、维护公平性并在机器学习和计算机视觉领域推出新的数据集。...通过在每个身份组中使用错误上限来明确解决困难情况可能有助于减少模型性能不平等。...为了便于比较不同公平学习模型，提出了公平衡量的绩效指标。更具体地，例如，ES-Dice被计算为总体Dice系数除以总体Dice系数与组Dice系数之间的相对差异之和。...与现有的公平性指标（例如人口统计奇偶差异 (DPD) 和均衡赔率差异 (DEOdds)）相比，这种按权益衡量的细分性能指标提供了更直接的评估，并且更容易被临床医生解释。
整个模型可以以端到端的方式使用下游标签进行训练，或者以预训练微调的方式进行训练。...SCM 由一组变量、一组外生变量、一组函数和一个联合分布组成。SCM 中的变量分为内生变量和外生变量，内生变量是有因果关系的变量，外生变量是没有因果关系的变量。...6 评价指标 评价指标的选择对于全面和准确评价所提出的模型至关重要。使用单一指标可能导致潜在偏见或错误。研究人员通常优先考虑与准确性相关的指标，如准确度、ROC-AUC、F1分数和精度。...6.2 用于评估图公平性的指标 本节提出了各种指标来评估GNNs的公平性，包括统计平衡、平等机会等。这些指标主要关注不同敏感属性的群体在模型预测方面的差异。...由于反事实公平被视为更全面的概念，因此有必要评估针对GCF优化的GNNs在这些基于关联的公平性指标上的表现。此外，GCF概念还诱导了基于因果关系的指标，如不公平分数和GCF指标。
举个极端的例子，假设我们有两个系列的文章，A 组和 B 组，分别有10 篇，51% 的用户希望看 A 组的文章，49% 的用户希望看 B组。...作者提出使用抽样（survey sampling）和因果推断（causal inference）。...从公式中我们可以清晰地看到，相关性的计算，是需要依赖每一时间段的 进行动态更新的，从而实现了动态排序。...新方法在实际指标上是否确实有提升。 以此为中心，作者进行了一系列的试验和分析，首先是用了一套半人工的新闻数据，剖析了 FairCo 的效果。具有以下优点： 公平性和实际用户体验能很好地兼顾。...我们时刻需要记住的一点是我们优化模型不只是为了准召、F1、NDCG之类的效果指标，很多旁系相关的指标我们仍然要考虑，比如稳定性、公平性等。
文章目录 导读 原理 LDA score计算 安装 分析 文件输入格式 数据格式转换 lefse分析 绘制lefse结果图 绘制特征条形图 绘制系统发育树图 参考资料 导读 LEfSe（Linear...LEfSe分析可以实现多个分组之间的比较，还进行分组比较的内部进行亚组比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种（即biomaker）。...原理 首先在多组样本中采用的非参数检验Kruskal-Wallis秩和检验检测不同分组间丰度差异显著的特征； 然后在上一步中获得的显著差异特征，用成组的Wilcoxon秩和检验进行组间差异分析（若没有亚组...LDA score计算 计算步骤包括（详细计算过程看源码）： 拟合lda模型，获取第一特征向量； 对第一特征向量进行标准化； 根据标准化后的第一特征向量，计算样本新坐标； 根据分组信息，计算组间距离，作为效应系数...-c指定分组行；-s指定亚组行，若没有可以不指定；-u指定样本编号；-o指定归一化后范围，主要针对宏基因组数据，目的是对相对丰度进行放大。
而且计算优势让它可以被整合到工业规模任务的数据管道中，这一点使它更具潜力。 研究人员还为SpecAugment引入了自适应时间掩蔽。...原文： https://arxiv.org/abs/1912.05533 暹罗运动感知网络：实现更准确和高效的视觉跟踪 来自中国和美国的一组研究人员提出了一种用于视觉跟踪的最新暹罗运动感知网络（SiamMan...在TensorFlow World大会上，Google AI发布了beta版本的公平性指标，这是一套可以对二进制和多类分类的公平性指标进行定期计算和可视化的工具套件，这一系统可以帮助团队朝着识别机器学习中不公正的影响迈出第一步...这项工作涵盖了很多内容，包括什么是机器学习公平性、公平性指标工具套件、如何在当今模型中使用公平性指标、公平性指标案例研究、入门视频以及进一步的研究探索等等。...公平性指标可用于生成透明度报告的指标，其中一个例子是用于模型卡的指标，它可以帮助开发人员在研究人员的指示下更负责任地部署模型。 但这些指标目前还有很大的局限性。
这称为流量公平性。通常使用 Jain 指数等公平性指标来总结结果。 流生成办法 图 1 根据上图所示，互联网上的流量有以下特征： 流量具有不同的大小：在传统设置中生成的无限积压流量并不现实。...例如，两个长流量共享带宽时，即使一个流量获取更多带宽也不会对另一个造成延迟，说明流量大小和实际使用情况比简单的公平性指标更重要。...希望鼓励社区从使用流速公平性作为拥塞控制公平性的主要指标转变过来，通过提供一个实用且简单的替代方案并展示其有用性。评估框架需要一个设置，其中多个发送者共享一个瓶颈，类似于传统设置。...然而，slowdown是每个流量的值，而公平性实验涉及多个流量。因此，我们计算所有流量的平均slowdown（看流量是否平均表现公平）和最大slowdown（看是否有任何流量被忽视）。...实验 实验部分旨在验证了本文提出的拥塞控制公平性评估框架，主要通过使用“slowdown”作为衡量指标来评估不同拥塞控制策略在模拟网络环境中的公平性。
计算给定不平等因素（例如种族/族裔）中，所有亚群体之间的健康结果和 AI 性能之间的反相关性 R，R 正值越大，对健康公平的考虑越全面。...HEAL 指标超过 50% 则意味着有更高的可能性实现健康公平；低于 50% 则意味着实现公平性能的可能性较低。...性别：HEAL 指标为 92.1%，表明性别在 AI 工具性能考虑健康差异方面有很高的优先级。 年龄：HEAL 指标为 0.0%，表明在不同年龄组中优先考虑健康差异的可能性低。...这可能涉及到对模型的输入特征进行仔细选择，或者使用特定的技术来减少或消除偏见。 * 公平性评估：在模型部署前后，都应进行公平性评估。...这包括使用各种公平性度量标准来评估模型对不同群体的影响，并根据评估结果进行必要的调整。 * 持续监控与迭代改进：AI 系统部署后，应持续监控其在实际环境中的表现，及时发现并解决可能出现的不公平问题。
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