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# System prepended metadata

title: Training individually fair ML models with sensitive subspace robustness
tags: [Study Meeting]

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# Training individually fair ML models with sensitive subspace robustness  

###### tags : `Study Meeting`  

## :cat: Paper Info  

Conference : ICLR

Year : 2020

Paper : [PDF]() 

Total Citation(Recent) : 32

Refs : 

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## :palm_tree: Abstract    

AI fairness に関する論文。 AI Fairness には大きく分けて　Group fairness(別のグループに置き換えても公平性が保たれる) と Individual Fairness(別の個人・ペアに置き換えても公平性が保たれる) の２種類がある。多くの論文はGroup Fairness に注目しているが、ここでは Individual Fairness に注目し、このFairnessが保たれるようなML model の学習を目指す。

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## :fireworks: Method  

![image](https://user-images.githubusercontent.com/38309191/142137498-ceca61f5-c4d8-4f0b-b898-f0dca639cea5.png)

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## :bar_chart: Results  

![image](https://user-images.githubusercontent.com/38309191/142137409-ec5d9917-3388-470b-9578-af8033b41aeb.png)

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## :ledger: Memo  

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