最优传输及其在公平中的应用
例如，如果住房抵押贷款批准的数据集包含申请人的种族信息，但由于使用的方法或无意识的偏见，少数民族在收集过程中受到歧视，那么基于该数据训练的模型将在一定程度上反映潜在的偏见。从实际的角度来看，这是非常有用的，因为许多真实的数据集会表现出一定程度的偏差，而收集无偏差的数据可能非常昂贵、耗时或不可行。在上面的例子中，假设我们建立了一个模型来预测一个人的年龄和收入，该数据集包含一个敏感属性，例如婚姻状况，可以采用三个可能的值：单身（蓝色）、已婚（绿色）和丧偶/离婚（洋红色）。散点图显示了每个不同值的模型
