Prune bias from the root: Bias removal and fairness estimation by pruning sensitive attributes in pre-trained DNN models

Qiaolin Qin et Ettore Merlo

Article de revue (2025)

Document en libre accès chez l'éditeur officiel

Un lien externe est disponible pour ce document

Matériel d'accompagnement:	Ensemble de données
Département:	Département de génie informatique et génie logiciel
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/69066/
Titre de la revue:	Information and Software Technology (vol. 189)
Maison d'édition:	Elsevier BV
DOI:	10.1016/j.infsof.2025.107906
URL officielle:	https://doi.org/10.1016/j.infsof.2025.107906
Date du dépôt:	10 oct. 2025 11:12
Dernière modification:	03 déc. 2025 10:52

Citer en APA 7:	Qin, Q., & Merlo, E. (2025). Prune bias from the root: Bias removal and fairness estimation by pruning sensitive attributes in pre-trained DNN models. Information and Software Technology, 189, 107906 (12 pages). https://doi.org/10.1016/j.infsof.2025.107906
APA 7 (HTML)ASCII CitationAtomBibTeXDOIsDublin CoreEndNote (.ENW)MARC (ISO 2709/UTF-8) (.MRC)MARC (UTF-8) (.MRK8)MARC XMLMPEG-21 DIDLMultiline CSVOAI-ORE Resource Map (Atom Format)OPENAIREOpenURL ContextObjectOpenURL ContextObject in SpanRDF+N-TriplesRDF+N3RDF+XMLReferReference Manager (.RIS)Simple Metadata

Statistiques

Actions réservées au personnel